Por: Dr. Abraham Mendoza Andrade, Vicerrector General de Investigación – Universidad Panamericana
La inteligencia artificial (IA) es un campo de estudio que surge a mediados del siglo 20. La IA fue originalmente concebida por científicos fascinados por la posibilidad de que las máquinas emularan la capacidad cognitiva humana.
Una de las personas más influyentes en el desarrollo y conceptualización de la IA fue Alan Turing, quien es considerado como uno de los padres de la ciencia de la computación y precursor de la informática moderna. A él se le atribuye la definición más antigua de inteligencia en el mundo de la computación, a través de su experimento denominado “Test de Turing” en 1950.
Esta prueba implicaba que un humano interrogador interactuaba con un humano y una máquina mediante un diálogo ciego, intentando determinar cuál es cuál. La incapacidad del interrogador para distinguir fiablemente entre ambos sugería que la máquina exhibía una cierta forma de “inteligencia”.
Avanzando hacia la década de 1960, Joseph Weizenbaum marcó un hito al simular una conversación utilizando patrones de escritura, lo cual se convirtió en uno de los primeros avances en procesamiento de lenguaje natural. Este desarrollo abrió caminos para la comprensión y generación del lenguaje humano por parte de las máquinas.
En los años 80, el campo de la IA experimentó un progreso notable con la adopción de técnicas avanzadas, destacándose la creación de los sistemas expertos. Estos sistemas modelaban el conocimiento de especialistas en determinadas áreas a través de reglas condicionales “if-then”, permitiendo que el sistema proporcionara recomendaciones basadas en el conocimiento acumulado de expertos.
Uno de los primeros y más exitosos sistemas expertos fue el denominado como MYCIN, que demostró su eficacia en el diagnóstico y recomendación de tratamientos para la meningitis espinal y diversas infecciones sanguíneas.
Desde entonces, la evolución de algoritmos de aprendizaje profundo y el aumento exponencial en la capacidad de procesamiento han llevado a progresos significativos en distintas áreas de la IA, incluyendo el procesamiento de lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, y la capacidad de las máquinas para desempeñar tareas complejas en múltiples disciplinas.
Más recientemente, la emergencia de sistemas generativos, como el Generative Pre-trained Transformer - GPT- (Transformador Pre-entrenado Generativo) y otros modelos innovadores, ha marcado el comienzo de una nueva era en la IA. Estos avances prometen llevar la tecnología de IA a niveles sin precedentes, agilizando el desarrollo de aplicaciones y dotando a usuarios, incluso sin conocimientos técnicos, de herramientas poderosas.
La importancia de reconocer la historia y el potencial de la inteligencia artificial (IA) es crucial tanto para el desarrollo de talento especializado como para la identificación de oportunidades de negocio significativas. Según el informe “Technology Trends Outlook 2023” de McKinsey, la IA podría generar un valor económico de entre 17 y 26 billones de dólares en los próximos años.
La adopción de la IA en las empresas ha visto un crecimiento notable, aumentando del 20% en 2017 al 50% en 2022, según la Encuesta Global Anual de McKinsey sobre el estado de la IA. Este aumento en la adopción no solo refleja el creciente interés empresarial en la IA, sino que también señala los beneficios financieros tangibles que puede aportar.
De hecho, el 25% de las empresas encuestadas reportaron que la IA contribuyó al menos al 5% de sus ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT), destacando el impacto positivo de la IA en la rentabilidad y subrayando su valor estratégico para mantener la competitividad en el mercado global.
Aunque la implementación de la IA abre un abanico de oportunidades significativas, aún nos enfrentamos a una serie de desafíos que podrían obstaculizar su pleno desarrollo. A pesar de los avances realizados en aprendizaje automático e infraestructura tecnológica, la limitación de recursos, incluida el financiamiento y la disponibilidad de profesionales con las cualificaciones necesarias, podría frenar el avance de las aplicaciones de IA.
La seguridad cibernética y la privacidad emergen también como preocupaciones dominantes. Asimismo, las regulaciones y los mandatos de cumplimiento ejercen una influencia notable en la investigación y el despliegue de la IA. Por tanto, es importante detonar alianzas entre los sectores académicos y empresariales, para empujar la formación y capacitación de alto nivel en IA.
Finalmente, es fundamental abordar cuestiones éticas, como el gobierno de datos, la justicia, la equidad y la transparencia, para asegurar una aplicación de la IA ética, responsable y de confianza. Estos retos resaltan la necesidad de una aproximación integral que equilibre los avances tecnológicos con consideraciones éticas y normativas y que pongan a la persona en el centro de todos estos avances.
