Las Inteligencias Artificiales (Artificial Intelligence, AI en inglés), aparecieron por primera vez en nuestra vida en 1956. En el imaginario colectivo pensamos en robots de vanguardia capaces de tomar decisiones autónomas, pero en realidad están mucho más presentes en diversos sectores de la vida cotidiana. La IA se define como sistemas de hardware y software desarrollados para que sean capaces de realizar acciones típicamente asociadas con los seres humanos, como el reconocimiento de voz o la identificación de elementos de interés en una imagen. La forma en que el sistema realiza la actividad también es importante y una de las técnicas más famosas para hacer inteligente un sistema es el "aprendizaje automático", mediante el cual la máquina aprende de la experiencia y, como un ser inteligente, se corrige y aprende. de sus errores.
Aunque inicialmente las IA se desarrollaron para replicar actividades cognitivas, hoy en día se utilizan ampliamente para el análisis de big data (análisis de datos). Los grandes datos son conjuntos de vastos datos tanto en términos cuantitativos como en términos de información contenida en los datos individuales. No solo empresas de TI como Google, Amazon, IBM y Facebook, pero también en otros sectores como la medicina y las finanzas, utilizan la IA para analizar esta masa de datos y discernir información útil para aumentar la productividad de la empresa. Por ejemplo, un minorista de productos puede usar un algoritmo inteligente para identificar qué productos les gusta adquirir a sus clientes y, por lo tanto, invertir más en ellos. El análisis de big data puede permitir descubrir de antemano los servicios en los que los clientes pueden estar interesados, anticipándose a sus deseos y asegurándose de que no vayan a la competencia.
La tecnofinanzas (fintech) incluye todas las tecnologías utilizadas con fines financieros. Las firmas financieras tienen enormes cantidades de datos obtenidos no solo de sus clientes sino también de la situación general del mercado. Además, estos datos son cualitativamente útiles, de modo que incluyen información tanto sobre el mercado como sobre el comportamiento humano: por ejemplo, es posible estudiar la correlación entre cómo una determinada situación del mercado global afecta a varios segmentos de la población y su elección de hacer ciertas inversiones en lugar de otras. Incluso si, por un lado, esta gran disponibilidad de datos es útil, sin los sistemas de análisis adecuados corren el riesgo de quedar inútiles.
Por ello, las empresas financieras invierten cada vez más en la investigación y desarrollo de algoritmos de análisis de datos, porque permiten discernir la información que realmente es necesaria y extrapolar relaciones que no son inmediatamente evidentes; solo piensa que esperas eso La inversión global en IA será de $ 35.8 mil millones para fines de 2019.. La información extraída de los servicios de IA ayuda a los corredores, comerciantes y analistas financieros a comprender mejor la situación económica actual y desarrollar estrategias de inversión. Una de las mayores fortalezas de estos algoritmos es la velocidad de cómputo, lo que permite desarrollar estrategias en menos tiempo, un aspecto útil en el cambiante mercado de valores financieros.
Otro uso de la inteligencia artificial es en robo-asesores, software que ayuda a los clientes a gestionar carteras. A través de un cuestionario inicial, el robo-advisor recopila información sobre los activos, cuentas financieras y objetivos del cliente; esta información se utiliza para crear una cartera de inversión personalizada en función del perfil de riesgo del cliente y hay empresas que afirman que sus robo-advisors pueden actualizar automáticamente la cartera en función de los cambios del mercado, para garantizar el logro del objetivo del cliente. Promotores de robo-advisors presentan el capacidad de las máquinas para analizar el mercado y tomar decisiones a sangre fría como uno de sus puntos fuertes, la reducción del riesgo de inversiones fallidas, influenciado por el estado psicológico actual del inversor.
Si bien esta es una observación razonable, es importante recordar que cada usuario tiene influencia en el mercado y no todos necesariamente se comportarán de manera racional; por lo tanto, los resultados finales previstos por el software pueden no materializarse y es también por eso que por ahora aún no hemos logrado la automatización total de los procesos de inversión. Por lo tanto, los principales beneficios de la IA en el campo financiero se pueden resumir de la siguiente manera: capacidad para analizar de manera más eficiente la cantidad de datos disponibles, para que los inversores puedan aumentar potencialmente sus ganancias. Sin embargo, también existen riesgos en la adopción de sistemas de IA, especialmente con respecto al uso ético de estas tecnologías y el mantenimiento de la privacidad del cliente.
Piensa en lo reciente caso de Facebook y Cambridge Analytica, donde la plataforma social fue fuertemente multada por permitir que la consultora británica usara los datos personales de los votantes estadounidenses de manera inmoral e ilegal. Este hecho ha demostrado la necesidad de regulaciones y lineamientos para dirigir la investigación en este campo y en mayo de este año la OCDE dictó los Cinco Mandamientos que los desarrolladores de IA deben cumplir en la creación de tales máquinas y software, incluyendo en el tercer mandamiento que "no debe haber transparencia y divulgación responsable en torno a los sistemas de inteligencia artificial, para garantizar que las personas comprendan todo lo relacionado con su uso y puedan aprovechar al máximo sus resultados”.
Creo que la OCDE trata de salvaguardar el desarrollo de la IA como una tecnología desarrollada por el hombre y para su beneficio, poniendo límites para evitar su desarrollo descontrolado hasta que ya no sea capaz de gobernarla; esto se encierra en el segundo punto, donde se habla de “incluir salvaguardas que permitan la intervención humana”. Es importante que haya una discusión para delinear las pautas para el desarrollo de la IA, incluso si después de una primera lectura los mandamientos no están del todo claros: por ejemplo, el cuarto punto habla de los sistemas de IA que "deben funcionar de manera estable y segura". a lo largo de su existencia. Una certeza de este tipo es difícil, principalmente porque los algoritmos que utilizan el aprendizaje automático se basan en cálculos probabilísticos, que por naturaleza no dan certezas absolutas.
En segundo lugar, parece sugerir que los sistemas de IA utilizados por las empresas no puede tener errores ni sufrir actualizaciones, porque eso implicaría que hubo errores que necesitaban corregirse. Pero si el sistema ya no está en la etapa experimental, entonces ya debería ser "estable y seguro". El quinto mandamiento tiene la mayor importancia, ya que define la responsabilidad de los creadores y administradores de un sistema de inteligencia artificial. Con suerte, esto llevará a las personas a no impulsar el progreso al azar, sino a explorar las opciones disponibles y los efectos de sus elecciones. Además, es importante tener una persona responsable de los resultados en la que pueda confiar o desconfiar y no pueda agradecer o criticar a una máquina por elecciones hechas en base a cálculos.
Por eso, aunque las tecnologías de IA ahora se utilizan en muchos campos, creo que no podrán abrumar al ser humano y en sectores como las finanzas o el pronóstico médico no habrá sistemas completamente automatizados. El atractivo de la IA para el análisis de datos es que se puede aplicar en cualquier lugar, ya que la información se puede acumular en todos los aspectos de la vida. Los humanos están fascinados por el potencial de la IA para poder entender mejor la información que tenemos disponible, permitiéndonos hacer nuevos descubrimientos o poder realizar tareas de forma más productiva y limitando el esfuerzo de tener que probar otras vías que podrían ser menos eficientes.
Sin embargo, es importante recordar que involucrarse y cometer errores nos permite progresar, aprendiendo de la experiencia, y nos hace comprender la importancia de nuestras acciones, ya que debemos rendir cuentas por ellas. Lo que los humanos necesitan es desarrollar una cultura sobre cómo usar las tecnologías de IA de manera adecuada, Sea inquisitivo y aprenda a no depender totalmente de las máquinas., pero mantén siempre la capacidad de preguntarte si hay otras formas de lograr el objetivo.
Me gustaría concluir con un comentario sobre la definición precisa de una máquina inteligente; Si bien ha habido logros increíbles en la última década, incluido el desarrollo de software capaz de competir con campeones en juegos como el ajedrez o igualar, si no superar, a los humanos en tareas como reconocer ciertos elementos en imágenes, estas máquinas solo realizan las actividades. para lo cual fueron específicamente programados.
Penso che un ser "inteligente" debería poder realizar otras actividades también, teniendo no sólo el conocimiento de cómo comportarse, sino también la conciencia para elegir qué acción es mejor para sus intereses. La conciencia de uno mismo y de las propias capacidades es una de las características fundamentales del ser humano y creo que es necesario poder hablar de inteligencia. Los investigadores en el campo de las ciencias cognitivas están interesados en comprenderlo mejor, incluso si aún no se ha replicado en máquinas. En mi opinión, este será un objetivo clave, pero hasta que no se alcance no me siento capaz de definir los sistemas analizados en él como totalmente "inteligentes".
