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El manejo de las expectativas de la Inteligencia Artificial
Por Diego Balestra, Socio Líder de Management Consulting de KPMG.
Dado que la Inteligencia Artificial es imperfecta, es clave que las empresas sean capaces de implementar una gobernanza, monitoreo y controles adecuados de esta tecnología, brindando así el nivel de transparencia que permita elevar la confianza de las personas en esta.

Uno de los desafíos más relevantes que enfrentan los gestores de negocios relacionados con la Inteligencia Artificial (IA) es las expectativas que esta tecnología genera en las personas. Cada semana vemos un nuevo informe académico, comercial o en los medios de comunicación que deja la vara más alta sobre cómo la IA cambiará al mundo.

En ese sentido, para atraer la atención de los escépticos, estos gestores de negocios sienten la necesidad de dar a conocer una imagen perfecta de cómo esta nueva tecnología cambiará la vida de las personas, pese a que la capacidades de la IA no pueden juzgarse completamente hasta que hayan tenido tiempo de ser probadas por todas las variables que la sociedad pondrá en su camino.

El manejo de las expectativas de la Inteligencia Artificial involucra riesgos muy altos porque la mayoría de las personas no entenderá cómo funciona este nuevo instrumento o como presenta sus recomendaciones; si no comprenden cómo opera la IA y, por tanto, no confían en ella, no querrán usarla. Lo relevante es que las organizaciones puedan generar confianza en las personas hacia la IA a través de experiencias positivas.


Expectativas realistas

Para lograr lo anterior, la IA debe superar las expectativas, lo cual se logra reduciendo las promesas de este sistema, y puntualizar que se necesitan establecer medidas de protección necesarias que reduzcan riesgos de ciberataques. Por otro lado, se debe ser honesto con lo que se establezca en los algoritmos que se utilizarán para evitar sesgos. Las organizaciones necesitan incorporar métodos y marcos para introducir controles y equilibrios que capturen tales errores antes de que surtan efecto.

Asimismo, las compañías deben establecer expectativas hacia la IA que sean realistas, ya que de lo contrario se alinearán hacia el fracaso en el uso de este instrumento. No tiene sentido establecer una meta que implique que los algoritmos nunca cometan errores o demuestren que no hay sesgo porque cuando se produzca un error o se detecte un sesgo, la confianza en la IA disminuirá.

Al establecer expectativas alcanzables, las organizaciones pueden tener un debate honesto sobre cómo se ve el éxito y ayudar a enfrentar la imperfección de las soluciones actuales, lo que a su vez colaborará con la adopción de algoritmos.

Por otro lado, dado que la IA es una tecnología imperfecta, las compañías deben ser capaces de implementar una gobernanza, monitoreo y controles adecuados para dar el nivel de transparencia que ayude a aumentar la confianza de las personas en esta tecnología.

De esta manera, al ser realistas sobre el potencial de la IA, pero también sobre sus limitaciones, y al desarrollar una estrategia y procesos para gestionar con precisión las expectativas, las organizaciones pueden crear una experiencia positiva de IA para sus partes interesadas y generar confianza en un enfoque algorítmico para los negocios, incluso mientras continúan aprendiendo de los errores que se cometen en el camino.

Noviembre 2019
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