El implacable avance de la inteligencia artificial en un año de crisis

Profundos fueron los avances de la inteligencia artificial en el mundo durante el último año. La investigación, inversión y uso de este tipo de tecnologías creció considerablemente, en parte gracias a la presión que la pandemia puso sobre todo tipo de organizaciones. Las grandes sorpresas fueron que aun cuando los empleos relacionados con IA crecieron en el planeta, se estancaron en Estados Unidos, haciendo evidente una etapa de madurez en la inteligencia artificial; China tomó la delantera en investigación académica relacionada con IA, un teaser del futuro en el que el país asiático espera instalarse como el mayor líder tecnológico.

Esas son algunos de los hallazgos del AI Index 2021, la cuarta edición de un estudio sobre el impacto y progreso de la inteligencia artificial, realizado por un equipo interdisciplinario del Instituto de Stanford para la Inteligencia Artificial centrada en humanos (HAI, por sus siglas en inglés), en conjunto con actores de la industria, academia y gobierno.

A paso firme

En general, las noticias son positivas. La inversión privada en inteligencia artificial creció considerablemente en 2020, aún con los impactos económicos que trajo la pandemia. Casi un tercio de las empresas reportaron un aumento en el gasto relacionado con IA, mientras que fueron muy pocas las que se vieron obligadas a reducir esta inversión.

Coincidentemente, la demanda por habilidades relacionadas con IA creció en todo el mundo. En promedio, el número de nuevos empleos en IA durante 2020 fue cinco veces mayor a los registrados en 2013. Las industrias que más requieren de este tipo de profesionales son las de Información; Servicios científicos y técnicos; y Agricultura y Pesca. En Estados Unidos, sin embargo, por primera vez en seis años se redujo la publicación de trabajos en IA, en casi un 10% de 2019 a 2020. El organismo de Stanford sostiene que esto puede atribuirse a que el ecosistema de IA en EE.UU. alcanzó un punto de madurez significativo. En otras palabras: que las plazas ya están llenas.

Los principios éticos han intentado crecer a la par con el uso, pero sin mucho éxito. Sin embargo, desde el 2015 la comunidad de inteligencia artificial ha concentrado muchos más esfuerzos en sentar bases éticas operativas suficientes para asegurar un acceso seguro y sin discriminación. La diversidad en este campo sigue siendo muy baja y más bien  hegemónica. El 45% de los graduados de doctorados en inteligencia artificial son caucásicos, 2.5% son afroamericanos, y solo 3.2% hispanos o latinos.

La importancia de la inteligencia artificial a nivel de gobiernos también ganó impulso. Luego de que Canadá publicara su estrategia nacional de inteligencia artificial en 2017, más de 30 países han seguido el ejemplo. México en este campo se encuentra a la vanguardia, pues fue una de las primeras 10 naciones en generar una estrategia nacional de inteligencia artificial, en 2018. El plan contempló el desarrollo de un marco de gobernanza adecuado para fomentar el diálogo multisectorial, a través de una Subcomisión de Inteligencia Artificial dentro de la Comisión Intersectorial para el Desarrollo del Gobierno Electrónico; mapear los usos y necesidades en la industria, impulsar el liderazgo de México en la materia, y trabajar con expertos y ciudadanos para alcanzar la continuidad de los esfuerzos sin depender de la administración de turno.

En azul, los países que ya cuentan con una estrategia nacional de inteligencia artificial.

Otro gran ganador fue China. En armonía con su plan tecnológico para los próximos cinco años, el país generó mucho más trabajo académico en torno a la inteligencia artificial que Estados Unidos. Los expertos chinos fueron citados en más publicaciones oficiales que cualquier otro país del mundo, adelantando que no falta mucho para que el gigante asiático se convierta en el líder indiscutido.

Evoluciona la técnica

La inteligencia artificial está hoy capacitada para producir texto, audio e imágenes lo suficientemente sofisticadas como para que los seres humanos no sepan distinguir estos elementos de otros “reales”. Por supuesto, criminales y embaucadores ya están aprovechando estas herramientas. Una de sus aplicaciones más recientes, populares y peligrosas es la de los medios audiovisuales sintéticos conocidos como deepfakes. Los avances en esta materia han alcanzado alta tecnificación en muy poco tiempo. Hoy en día cualquier persona con acceso a internet puede falsificar imágenes, voz y hasta videos con tan solo un par de clicks. El potencial de uso en ataques informáticos está en niveles muy peligrosos y solo se incrementará en los próximos años. Sin embargo, los beneficios que esta evolución tiene en tecnologías como visión computacional y automatización es invaluable.

De la mano con este avance, las tecnologías de visión computacional también se han pegado un salto considerable. La utilización de técnicas de machine learning, específicamente deep learning, están haciendo de la visión computacional algo mucho más fácil de implementar en todo tipo de organizaciones. El reporte indica que esta tecnología se está industrializando, pero también alerta que el desempeño de las herramientas está estancado, y que deben desarrollarse nuevas técnicas para aumentar la eficiencia operativa. De todas formas, la madurez que se está alcanzando permite proyectar un futuro en que la IA está en todo.

Un hallazgo un tanto preocupante es que existe una concentración en el uso de herramientas de inteligencia artificial. Las librerías empujadas por grandes corporaciones, como Keras y TensorFlow de Google y PyTorch de Facebook, se transformaron en los frameworks más populares en GitHub por mucho. Si bien esto no es intrínsecamente negativo, el poder que están alcanzando las Big Tech en todos los ámbitos tecnológicos relevantes es peligroso para la libre competencia.

Una de las tecnologías IA más rápidamente y extensamente implementadas en las organizaciones es la de chatbots, especialmente para el soporte automatizado. El volumen de uso y las diferentes instancias de colaboración y código abierto han significado una mejora exponencial del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés), que ya tiene impactos económicos medibles en el mundo. Tan rápido ha sido el avance que las herramientas diseñadas para medirlo se están quedando atrás. SuperGLUE, uno de los más populares métodos de evaluación para las habilidades de procesamiento de lenguaje, ya está registrando numerosos casos de sistemas que obtienen resultados tan buenos como los de los seres humanos, por lo que deben sumarse nuevas herramientas que incrementen la dificultad.

Tal parece que “la singularidad” de la inteligencia artificial podría llegar mucho antes de lo que se esperaba. La velocidad con que las diversas tecnologías que participan de este ecosistema están creciendo supera a todas las proyecciones, y al combinarse con otros avances tecnológicos, como la ubicuidad del internet, la expansión de la nube y la llegada de la movilidad avanzada con el 5G, podrían detonar una transformación exponencial que alcance a prácticamente todas las industrias. La pregunta es ahora si los seres humanos podrán seguir el paso de esta evolución o estarán condenados a la obsolescencia.

 

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Director editorial de IT Masters Mag. Experto en gatos, libros y en los intrincados procesos tecnológicos que atraviesan el funcionamiento de las sociedades en todas sus expresiones.

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