El ser humano puede generalizar e improvisar, la Inteligencia Artificial todavía no. Todos los sistemas aprenden de la historia, y los hechos imprevistos no tienen cabida, de ahí la importancia de integrarlos con el conocimiento del experto.
Uno de los grandes errores que se están cometiendo en la adopción de sistemas basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning es creer que son suficientes por si mismos según Ramon Trías, presidente de AIS Group y pionero de la Inteligencia Artificial en España.
Qué técnica es la más adecuada para obtener una respuesta óptima
La integración de tecnología y negocio debe realizarse teniendo en cuenta que los managers son el timón y los responsables de incorporar la digitalización y las técnicas asociadas al devenir de los negocios. «Hay que llegar al punto donde la necesidad lleve al medio, no que sea el medio el que marque, que es el enfoque que estamos viendo en muchas compañías. Para cada reto, para cada problemática, hay que analizar qué técnica es la más adecuada para obtener una respuesta óptima», afirma Trías.
Se están mitificando las capacidades de la Inteligencia Artificial, «olvidando que estas herramientas no tienen metaconocimiento, o sea, sentido común. Son muy buenas a la hora de resolver problemas muy delimitados, pero, hoy, no son capaces de manejar la generalización, es decir, no saben aplicar reglas de un entorno a otro».
El presidente de AIS Group señala que el ser humano sí puede generalizar e improvisar, «la Inteligencia Artificial todavía no» y recuerda que todos los sistemas aprenden de la historia y los hechos imprevistos no tienen cabida. «De ahí la importancia de integrarlos con el conocimiento del experto». Corresponde al experto intuir y reflexionar y al Machine Learning manejar un número altísimo de variables y dimensiones. Ambos deben complementarse.
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