“La inteligencia artificial está en el centro de la transformación digital de las empresas”. Es cierto. Pero una vez que hemos dicho eso, lo hemos dicho todo y no hemos dicho nada.
¿Qué IA (ML, visión por computadora, generativa, confianza, etc.)? ¿Para qué: automatizar, crear nuevos productos, optimizar, aumentar a los humanos? ¿Y con qué datos (mientras los estudios subrayan, uno tras otro, que las empresas todavía luchan con sus activos de “datos”)?
Datos, huella de carbono y derecho
En este número, todos los artículos giran, de una forma u otra, en torno al planeta IA… y la gestión de datos. Ya que uno no va sin el otro. “Sin datos no hay IA”, se podría decir.
Este número también nos recuerda que la IA no es sólo un problema técnico. Se ha convertido en una cuestión legal (con la Ley Europea de IA).
Y mañana también se convertirá en un problema ecológico.
¿Las IA consumirán menos energía, agua (refrigeración del centro de datos) y metales raros (para GPU y CPU) de lo que ahorran al optimizar los procesos y la gestión de recursos?
La piscina olímpica y la cubierta del jardín
El tiempo lo dirá. Pero en cualquier caso, primero será necesario –en nuestra opinión– acabar con las “creencias” y las confusiones. Y hay muchos de ellos.
Uno de los más importantes que debemos desactivar es la creencia de que la IA (generativa o no) puede resolver mágicamente los problemas por sí sola.
Pequeña anécdota sobre este punto. En 2021, Bercy lanzó un proyecto para automatizar la detección de piscinas no declaradas, mediante el análisis masivo de imágenes de satélite (de Google), utilizando algoritmos de visión por ordenador. La cosa funciona de maravilla y desde entonces se han identificado y regularizado más de 140.000 piscinas.
El proyecto generó comentarios interesantes en Big Data & IA Paris. Sus responsables insistieron: no se trataba de automatizar la cadena de principio a fin, aunque fuera perfectamente posible técnicamente (detección de una piscina, información cruzada del registro de la propiedad, envío de la carta de regularización, recuperación).
Y les ha llegado un gran bien. Porque ningún algoritmo es infalible.
Los de Bercy son mucho más eficaces (y más rápidos) que los humanos para saber si una mancha azul vista desde el cielo es una piscina elevada (no declarada) o una piscina sólida (pendiente de declarar). Y aún así. Uno de mis amigos más íntimos tuvo la desagradable sorpresa de recibir, para su casita de los Pirineos, una carta relativa a una piscina olímpica. De hecho, había cubierto sus tierras en barbecho con lonas –de color azul– para evitar que proliferaran las malas hierbas.
Obviamente, el FISC no hizo ningún seguimiento.
¿Te parece trivial esta anécdota? Tal vez. ¿Tampoco habrías dejado que una IA gestionara todo? ¡Mucho mejor! Pero BCG X confirmó recientemente a MagIT que este tipo de creencia (y otras) está muy viva. Y que teníamos que luchar contra ellos para evitar una reacción violenta, una desilusión o un invierno de IA.
Resumen este semestre
Este número de Aplicaciones y Datos forma parte de esta lógica. Encontrarás testimonios de Decathlon, URSSAF, Etam (tres grandes transformaciones digitales), una aplicación de la IA al reciclaje de baterías, consejos (y una inmersión concreta en ACT AI), así como una gran entrevista sobre cómo limitar el impacto de tu IA. (generativo, en particular).
Muy buena lectura para ti.
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Aplicaciones y datos 24
