"Si en la época de Henry Ford se le hubiera preguntado a la gente que era lo que deseaban, la mayoría hubiera respondido: "un caballo más veloz", es decir, una solución que proviene de las experiencias del pasado. Pero desarrollar un automóvil con motor a combustión era una innovación que no se deducía lógicamente del pasado." Viktor Mayer-Schönberg
La Inteligencia Artificial (IA) para decirlo con palabras sencillas funciona a base de datos, algoritmos y modelos matemáticos, permitiendo que las máquinas aprendan a realizar tareas de manera autónoma, sin necesidad de instrucciones explícitas, el proceso básico consiste de varios pasos, se recopila una gran cantidad de datos relevantes para el problema que se quiere resolver, se entrena el modelo, los algoritmos de aprendizaje automático analizan datos y repasan la identificación de patrones y relaciones, y se aplican al modelo toda vez que ha sido entrenado, y se puede aplicar el modelo a nuevos datos para hacer predicciones, tomar decisiones o realizar tareas específicas, como en el caso de un sistema de reconocimiento facial, se recopilan miles de imágenes de rostros etiquetados, y los algoritmos localizan e identifican las características clave de cada rostro específico, luego, el modelo puede reconocer e identificar personas en nuevas imágenes. La clave es que la IA acumula datos, en lugar de ser programada con instrucciones específicas, lo que le permite adaptarse y mejorar con el tiempo, a medida que acumula más información. Son estos los desafíos y oportunidades que enfrentan las organizaciones al adoptar la IA en sus operaciones, y los principales beneficios de su implementación y mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa y brindar una mejor experiencia al cliente. Sin embargo, también aborda los problemas potenciales como el sesgo algorítmico, la falta de transparencia y la resistencia al cambio por parte de los empleados. Por lo que es importante que se adopten enfoques estratégicos bien planificados en el uso de la IA. Las organizaciones deben desarrollar una sólida gobernanza sobre la IA, capacitando a los empleados, y garantizar la privacidad y seguridad de los datos, estableciendo métricas claras para medir el impacto de la IA. Y se recomienda que las empresas colaboren con expertos en IA y adopten un enfoque iterativo y flexible para aprovechar al máximo los beneficios de esta tecnología emergente.
Con la Inteligencia artificial y el avance tecnológico lo que se ha obtenido son más datos, pero menos innovación, aumentan los datos disponibles, que pese al inusitado incremento de los datos disponibles, estos no se traducen necesariamente en un aumento de la innovación tecnológica, más bien han disminuido en innovación, lo que sugiere que en lugar de fomentarse la innovación, el énfasis excesivo se centre en los datos, con los cuales la IA ha llevado a una disminución en la generación de nuevas ideas y avances significativos, puesto que se depende casi que exclusivamente de datos y algoritmos, lo que ha llevado a una reducción de la creatividad humana y el pensamiento original para el desarrollo tecnológico. En fundamental el equilibrio adecuado entre el uso de los datos y la IA, para conservar el estímulo a la innovación y el pensamiento crítico, pues la verdadera innovación se genera tras los cambios disruptivos y los avances significativos, que debería ser la meta principal, en lugar de concentrarse únicamente en el acaparamiento de los datos. La mayor preocupación por cómo el énfasis excesivo en los datos y la IA pueden estar conduciendo a una disminución en la innovación tecnológica, se resalta en la necesidad de encontrar el equilibrio adecuado entre ambos aspectos.
Hay más datos, sin embargo, son tiempos poco innovadores, se compite por quien acumula más datos, no por quien logra mayor innovación, es en lo que se empeñan las grandes empresas o corporaciones del ramo de la informática y la IA, que mantienen bajo siete llaves los datos. Sólo se puede llegar a innovaciones significativas a través de nuestros sueños, y por la imaginación, es lo que se requiere para innovar, es el motivo por el cual la IA no puede superar al ser humano, señala el experto en informática Mayer-Schönberg de la Universidad de Oxford. Nosotros tenemos la capacidad de maginar cosas que todavía no existen, mientras la IA es entrenada con cantidades inmensas de datos, pero eso es solo lo que se refleja de lo que aprende sobre el pasado para el presente. La IA facilita el acceso a tales conocimientos por los datos almacenados, pero es incapaz de pensar por sí misma, de innovar y aportar algo diferente. Presente y futuro son distintos del pasado, y la IA no nos puede ayudar a encontrar soluciones adecuadas para nuestro tiempo y el entorno; ella es sólo una excelente herramienta, con la cual evaluamos grandes cantidades de datos, aumentando la eficiencia, en especial en tiempos de incertidumbre, tiempos inestables. Frente a estos desafíos de toda índole para la existencia de la especie humana en el planeta, bajo un clima plagado de conflictos que hemos generado los humanos empeñados más en el intelecto, en el pensamiento, hemos recurrido a las innovaciones adicionados a los nuevos fenómenos surgidos, como las fuerzas innovadoras. Pero no es posible lograr los beneficios a la velocidad que se requiere para cambiar lo que hay que cambiar para innovar, lo que más bien ha disminuido, pese a que el progreso de la IA ha sido inusitado en tan poco tiempo.
Lo que notamos en estas últimas décadas, es que el crecimiento y la productividad se han desacelerado en todo el mundo, el ritmo de la innovación en las empresas disminuyó desde los 80, impactando en la economía global hasta el año 2000, y como causas principales podemos nombrar la escasa competencia entre las empresas líderes y sus rivales, lo que también tiene que ver con que el saber no se quiere compartir lo necesario o suficiente, y al no disponer de tales conocimientos, no se puede avanzar al mismo ritmo del progreso y la evolución de las empresas pioneras que permitan el crecimiento de estas profesiones. Los monstruos corporativos tecnológicos se han blindado, y no reciben presiones, ni tienen competencia que las enfrenten, por lo que no existe la suficiente motivación para que sea mayor la innovación. Todo gira alrededor de los escasos datos que se tienen como materia prima, pero si no se comparten no habrá avance y la IA solo evaluará enormes cantidades de datos almacenados, y cada vez será mayor el volumen generado en el mundo, entre 2012 a 2022 se multiplicó por 10, y tal cantidad se triplicará para 2025.
La pelota está del lado de los grandes consorcios tecnológicos, Google, Amazon o Facebook, que tienen en sus empresas un papel fundamental como las pioneras del sector, en las cuales se acapara ingentes cantidades de datos, que pudieran ser mucho más eficientes, si abrieran sus archivos como una contribución al beneficio de las innovaciones necesarias en el planeta, pero las mantienen bajo llave. "Aunque las grandes empresas digitales tienen fama de ser pioneras digitales, en realidad ralentizan los procesos de innovación y el progreso porque guardan los datos para sí mismas", afirma Mayer-Schönberger. Otras empresas y también instituciones científicas o la sociedad civil, tienen poco o ningún acceso a estos datos. El problema radica esencialmente en esas gigantes estructuras oligopólicas en el mercado, donde las demás empresas que van generando innovaciones, son absorbidas por las más grandes, de manera que se mantienen a los competidores a raya, en dos décadas un tercio de las empresas emergentes exitosas en Silicon Valley salieron a bolsa, según Mark A. Lemley y Andrew McCreary, de la Universidad de Stanford, California. Y en la actualidad más del 75% de las startups las adquieren las grandes plataformas Google o Facebook. Una concentración que representa un riesgo sistémico, no solo en cuanto a la velocidad de innovación, sino que es como un vehículo sin freno por una autopista, lo que provocaría una crisis si al mismo tiempo todos los vehículos en la autopista, se quedaran sin frenos, sería el caos.
Cuáles podrían ser las soluciones a tal dilema, se preguntan los expertos, debería provenir desde las políticas de Estado, cuyo deber alcanzaría a establecer los equilibrios en cuanto a poder tener acceso a los datos y que esto fuera libre. Así como la Internet es de libre acceso para todos los usuarios, debería haber acceso a los datos de manera libre. "No hay derechos de propiedad de datos", aclara el experto. El derecho de propiedad intelectual, el de autoría, o el derecho de patentes se aplican a obras concretas que han sido producidas, es decir, como resultado del pensamiento humano. Pero no se puede establecer la propiedad de los datos. Con la Ley de Servicios Digitales y la Ley de Mercados Digitales, la UE ha dado un paso en la dirección correcta En opinión de Mayer-Schönberger. Para fomentar la innovación, el sistema educativo también debe estructurarse de otra manera, subraya Mayer-Schönberger. De esta manera, la próxima generación recibirá muchos incentivos para soñar de forma específica.
"No se trata de memorizar un poema del siglo XIX, sino de ver el mundo con otros ojos", "Así que no necesitamos hormigas estilizadas y trabajadoras, necesitamos pensadores laterales incómodos". Mayer.