Armen Ovanessoff, de Accenture Research, enumera los principales desafíos que plantea la inteligencia artificial y las capacidades que tenemos que fortalecer para enfrentarlos.
Armen Ovanessoff, Principal Director en Accenture Research, empieza su charla con mucho entusiasmo. Explica que no viene específicamente de la industria de los medios pero que es un caso que le parece muy interesante: el periodismo está en la frontera de la disrupción digital, porque es una industria completamente basada en datos.
Todas las industrias están entrando en transformaciones, incluso industrias muy físicas (que fabrican autos o electrodomésticos, por ejemplo), porque todas tienen una parte importante de relación con los datos.
Sin embargo, el caso del periodismo es particularmente interesante. Y lo que está pasando en datos ahora, adelanta, es solamente el principio. El paso que viene es el desarrollo de inteligencias artificiales cada vez más sofisticadas. La inteligencia artificial aprende de los datos: cuantos más datos se les da, mejor pueden resolver diversos problemas y adaptarse a nuevas situaciones.
La inteligencia artificial no es “la próxima ola”, dice Ovanessoff. Tal y como piensan algunos economistas: es algo fundamentalmente diferente. La inteligencia artificial va a cambiar la economía con consecuencias de largo plazo porque va a alterar de forma dramática la curva de productividad. Las máquinas inteligentes van a poder hacer las cosas que hacen las personas, de modo que es como tener toda una fuerza de trabajo nueva: no es un instrumento nada más.
Ovanessoff explica que hay tres canales por medio de los cuales la IA va a cambiar completamente la economía, y no solo hacerla crecer en alguna medida: el primero es la automatización inteligente, lo que se refiere a la capacidad de la IA de hacer las cosas que hacen las personas pero más rápido y mejor.
La segunda vía es el “aumento”, la liberación del tiempo de las personas para que se dediquen solamente a las cosas que las personas hacen mejor que las máquinas. En el periodismo, por ejemplo, la IA facilita el acceso y el manejo de la información a los periodistas que están preparados para pensar cómo manejarla y presentarla.
Por último, la innovación-difusión, que apunta a todas las tecnologías: una nueva tecnología produce e inspira a la creación de tecnologías aún más nuevas ya que funciona como una especie de efecto de derrame.
Finalmente, termina su exposición sugiriendo que existen tres áreas en las que hay que progresar en los próximos años, tres tendencias que tenemos que pensar. La primera es la fragmentación digital, que es la convivencia entre dos tendencias contrapuestas: por un lado, agencias cada vez más digitales, por el otro, las políticas proteccionistas de distintos Estados que implican que cada agencia tiene que trabajar en su país y generan dificultades para la colaboración global. Estas dos tendencias tienden a chocar cada vez más.
La segunda área es la que corresponde a las cuestiones éticas: la IA hoy es parte del problema pero también puede ser parte de la solución. Podría ayudar, por ejemplo, a discriminar información buena de “noticias falsas” o desinformación. Sin embargo, el problema es claro: cómo hacer, pregunta, para que las máquinas no sean sexistas si procesan mensajes sexistas entre todas las cosas que leen en internet.
La tercera área es una que preocupa a muchas industrias: es el futuro del trabajo. Pensar cuáles son los trabajos del futuro, esos que las máquinas no van a reemplazar. Debemos aprovechar mientras podemos, antes de que nos tome por asalto, la oportunidad para pensar cómo la AI puede mejorar y optimizar el trabajo humano, sentencia Ovanessoff.
Fuente: Wan-Ifra
