Ai: una explosión en cámara lenta

La Inteligencia Artificial es "una explosión en cámara lenta", dijo el vicepresidente del Grupo IDC, Dan Vesset, durante la conferencia de la firma de investigación en Boston la semana pasada. Dijo que el mercado de componentes y soluciones de IA crecerá de $ 40.1 mil millones en 2019 a $ 95.5 mil millones en 2022.

Vesset señaló que todos nosotros estamos usando IA en nuestra vida cotidiana, ya sea usando GPS, servicios de viaje compartido, asistentes inteligentes como Siri o Alexa, o simplemente los populares programas de correo electrónico de hoy.

Para las organizaciones que intentan desplegar inteligencia artificial, existen varios obstáculos. Dijo que hay cientos de algoritmos de IA. En una encuesta de IDC el mes pasado, el 50 por ciento de los científicos de IA dijeron que estaban usando tres o más marcos de IA. Pero lograr que la IA funcione es algo más que el algoritmo y el modelo: implica un flujo de trabajo completo que incluye un rol para las operaciones de TI tanto en capacitación como en inferencia; y también nuevos grupos de personas centrados en lo que él llamó "Operaciones AI", para mantener los datos y modelos funcionando.

Vesset dijo que lo más importante es la relación entre humanos y máquinas. Cuando esto sale mal, tiene problemas como que un conductor siga ciegamente las instrucciones del GPS incluso cuando está equivocado o no tiene sentido. IDC divide la automatización basada en IA en cinco categorías básicas:

• Humano, donde TI es muy limitado
• Dirigido por humanos, compatible con máquinas, que incluye lo que la mayoría de las organizaciones de IA están haciendo hoy
• Dirigido por máquina, con soporte humano, como algoritmos para determinar a quién prestarle dinero
• dirigido por máquina, gobernado por humanos, como la conducción autónoma, y
• controlado por máquina, como R2-D2 o HAL, que aún no hemos visto.

Señaló que la forma en que los ve a menudo es la diferencia entre el fracaso o el éxito. Por ejemplo, dijo, Amazon tenía una herramienta de reclutamiento de IA que resultó tener un sesgo contra las mujeres. Como la gente lo atrapó, nunca se puso en producción.

Señaló que a menudo hay un "desajuste entre las expectativas y las capacidades", y señaló que llegar a niveles más altos de automatización en procesos completos lleva tiempo. Por ejemplo, dijo, un gran deseo de IA en ventas y marketing proviene de arriba hacia abajo, pero la realidad de lo que es posible hoy en día es la automatización "de abajo hacia arriba" de algunas tareas y actividades específicas.

En general, dijo, cuanto más amplio es el alcance de la automatización, más requerirá aún la participación humana. Por ejemplo, en el cuidado de la salud, la IA puede ayudar con la interpretación de imágenes, lo que llamó una tarea dirigida por una máquina y dirigida por humanos. Los recordatorios de actividades son más dirigidos por máquinas, con apoyo humano, porque los humanos necesitan estar más involucrados para comprender cosas como las preferencias personales. En este caso, llegar a escala es más difícil, porque los datos son muy ricos. Algo como el diagnóstico y la recomendación de tratamiento serían dirigidos por humanos, con máquina y hoy en día es muy raro.

De los 702 casos de uso de transformación digital de IDC, Vesset dijo que alrededor de 100 dependen de la IA, y cada uno puede desglosarse en tareas, actividades, procesos y el sistema general.

IDC dice que el mercado de componentes y soluciones de IA en 2019 totalizará $ 40.1 mil millones, incluidos $ 4.3 mil millones para semiconductores (chips), $ 12.7 mil millones para infraestructura, $ 3.3 mil millones para plataformas de software de AI, $ 10.2 mil millones para aplicaciones de AI y $ 9.6 mil millones para servicios de AI construidos además de esas aplicaciones. Que el mercado total crecerá a $ 95.5 mil millones en 2022, pero IDC sugirió que el crecimiento real vendrá más tarde.

Un problema, dijo Vesset, es que actualmente no hay suficientes datos que se conviertan en IA. La cantidad de datos en el mundo está creciendo, de 33 zettabytes a 103 zettabytes, pero solo alrededor del 27 por ciento de esto sería útil si se etiqueta, y de eso, se etiqueta menos de la mitad, y se analiza un porcentaje menor de eso, y un porcentaje aún menor se introduce en los sistemas de inteligencia artificial: menos del 1 por ciento de todos los datos.

Los beneficios de las plataformas de IA incluyen una mayor productividad de los empleados, una mayor automatización de procesos, una mayor coherencia en la toma de decisiones, descubrir nuevas ideas y una mayor coherencia en las interacciones. Todas estas cosas llevan tiempo.

Vesset dijo que no hay una forma clara de saber cuándo ocurrirá esta "explosión". Basado en la Ley de Moore, él esperaría una computadora de $ 1, 000 con el poder de procesamiento de un cerebro humano, pero eso tiene aceleradores e inhibidores, incluida la falta de comprensión de cómo funciona realmente el cerebro. Otros problemas, dijo, incluidos los procesos comerciales, las regulaciones y las normas sociales, y señaló que lo que puede hacer en los EE. UU. No es lo que puede hacer en China, y viceversa. Él espera que el camino hacia más IA no sea lineal, y en su lugar veremos organizaciones "zigzagueando" hacia esta evolución.

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Vesset no cree que nos dirigimos a otro "invierno de IA", porque estamos viendo beneficios reales de los sistemas de IA. Él espera que eventualmente lleguemos a un punto en el que tengamos una máquina que tenga la inteligencia de un ser humano, y tal vez una que tenga la inteligencia de todos los seres humanos. Esto no sucederá pronto, pero debemos comenzar a pensar en los asuntos legales y éticos.

La IA es un tema demasiado importante para dejarlo a los desarrolladores o programadores, dijo, y dijo que "todos necesitamos involucrarnos de alguna manera".