Equipar la IA con inteligencia emocional puede mejorar los resultados


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Existe una brecha significativa entre las ambiciones de una empresa de utilizar inteligencia artificial (IA) y la realidad de cómo resultan esos proyectos, dijo el Dr. Melvin Greer, director científico de datos de Intel, en una conversación con el fundador y director ejecutivo de VentureBeat, Matt Marshall, en la conferencia virtual Transf0rm 2021 la semana pasada.

Una de las áreas clave es la inteligencia emocional y la atención plena. La pandemia destacó ese vacío: la forma en que las personas tenían que hacer malabarismos con la tarea y el trabajo significaba que su capacidad para mantenerse concentrados y conscientes podría verse comprometida, dijo Greer. Esto podría ser un problema cuando se usa IA en un ciberataque, como cuando alguien intenta usar un chatbot u otra técnica hostil de aprendizaje automático en nuestra contra.

«Nuestra capacidad para llegar al corazón de lo que queremos lograr puede verse comprometida cuando no estamos en un estado emocional y consciente y presente», dijo Greer.

Alinee la IA con los proyectos en la nube

En una encuesta reciente de Harvard Business Review a 3000 ejecutivos en 14 industrias, solo el 20% de los encuestados dijo que realmente implementaron la IA como parte de su negocio principal.

Para cerrar la brecha entre la ambición y la realidad en la IA, es «absolutamente crítico» que las empresas alineen la IA con sus iniciativas de ciberseguridad y computación en la nube, dijo Greer. Cuando las empresas piensan en otras iniciativas de transformación digital en curso (ciberseguridad y computación en la nube, por ejemplo) y las alinean con las iniciativas de inteligencia artificial, se convierte en un multiplicador de fuerzas, dijo Greer. Estas iniciativas no requieren las mismas habilidades, se mueven al mismo ritmo o logran los mismos objetivos, pero van juntas. La computación en la nube, como un lugar donde se almacenan muchos datos, puede ser un catalizador para la IA, dijo. La ciberseguridad es diferente porque los datos, los modelos de datos y los algoritmos deben estar protegidos.

«Vemos que hay un punto de inflexión y necesitamos repensar cualquier otra iniciativa que se esté dando en nuestros proyectos de transformación digital o inteligencia artificial», agregó.

Cuántico frente a neuromórfico

Los líderes empresariales deben mantenerse al tanto de las tendencias a medida que el campo evoluciona rápidamente, pero algunas de las tendencias emergentes aún están a años de ser aplicadas en la práctica. La computación cuántica y la computación neuromórfica son dos áreas de investigación muy interesantes, dijo Greer, pero ninguna está en un punto en el que todavía existen aplicaciones comerciales. En 2017, Intel fundó su comunidad de investigación neuromórfica con aproximadamente 100 universidades y 50 socios industriales. Los investigadores tendrán acceso a plataformas de hardware y computadoras, así como a un kit de desarrollo de software diseñado específicamente como un mecanismo para la optimización del software, dijo Greer.

«Veremos aplicaciones comerciales y computación neuromórfica inspirada en el cerebro mucho antes de lo que veremos cuántica», predijo Greer, pero señaló que serían otros cinco a diez años.

Intel se ha convertido en una empresa centrada en datos en los últimos años, centrándose en la IA como una competencia central. Si bien muchas empresas han trabajado en el desarrollo de inteligencia artificial para diversas aplicaciones, existe una brecha significativa entre las ambiciones que las empresas buscan lograr y la realidad asociada con los conocimientos de esos datos y programas, según Greer. Por ejemplo, Greer dijo que las empresas deben comenzar a pensar en la inteligencia emocional y la atención plena de la IA. En la etapa actual de la pandemia de COVID-19, las personas necesitan trabajar en múltiples tareas al mismo tiempo; Como resultado, la capacidad de mantenerse concentrado y atento a veces puede verse afectada.

Crecientes habilidades de IA

Greer descubrió que, si bien la inversión en iniciativas de inteligencia artificial se ha triplicado desde 2016, muchas de ellas están impulsadas por el miedo a perderse más que por el éxito en el desarrollo y la adopción de la inteligencia artificial. Aparte del entusiasmo, la inversión y la actividad que rodean a la IA, las empresas necesitan un enfoque pragmático, dijo Greer.

Lo que hay que tener en cuenta es que, en algunos casos, la IA no es una opción adecuada, dijo. Es importante tener «absolutamente claro» el problema que está resolviendo antes de intentar determinar si ejecutar aplicaciones de aprendizaje profundo.

Comprender a la fuerza laboral, lo que significa que diferentes equipos están involucrados en el desarrollo y la distribución de habilidades de inteligencia artificial, es lo más importante, dijo Greer. La falta de talento dispar «nos obliga a fingir que todos son representativos de las personas muy homogéneas que componen el grupo de talentos», dijo.

Tener una estrategia de datos

Otro vacío legal que las empresas suelen pasar por alto es la cantidad de datos que tienen y lo que pueden hacer con ellos. Muchas empresas no tienen acceso para administrar los datos que necesitan para tener éxito. Greer estima que el 85% del trabajo de un científico de datos es hacer que los datos estén disponibles, sean manejables y controlables para que puedan usarse. Los datos deben clasificarse, gestionarse y etiquetarse en el momento de su creación. Si considera que se crean 3,7 terabytes por persona todos los días, no es fácil volver atrás y limpiar los datos más tarde. Antes de que una empresa pueda desarrollar una estrategia de IA, primero debe crear una estrategia de datos.

«Todavía estamos en una situación en la que, con datos realmente malos, simplemente hacemos cosas estúpidas más rápido con las máquinas y las capacitamos para hacer cosas que son intrínsecamente incorrectas o sesgadas», dijo Greer.

Es imperativo que los investigadores, científicos y desarrolladores adopten un enfoque centrado en las personas para los datos y los sistemas de inteligencia artificial. Intel ha publicado su política ética o de derechos humanos sobre el uso de la IA y está trabajando con organizaciones no gubernamentales e internacionales sobre cómo utilizar la IA para siempre, dijo Greer.

“Porque no, los datos no son petróleo. Y los datos no son combustible. Los datos son personas ”, dijo Greer.

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