By bob resina

Nos precipitamos por la autopista, muy por encima del límite de velocidad, moviéndonos con facilidad sobre el camino liso, confiando en nuestra TeslaPiloto automático para afrontar las curvas leves a medida que se presentan.

Pero cuando entramos en el puente Golden Gate en dirección a San Francisco, el carril se estrecha, invadido por obras y barreras temporales a la izquierda, el camino se vuelve impredecible, irregular y lleno de grietas; inmediatamente tomo el control del volante.

Cualquiera que haya probado el Autopilot en un Tesla seguro que ha tenido una experiencia similar. Es lo suficientemente bueno para manejar los largos y monótonos tramos de autopista. Pero cuando la conducción se vuelve desafiante, claramente no está a la altura.

¿Pero qué hay de malo en esta imagen? ¿Existe alguna razón inherente por la que la IA debería ser buena en las tareas fáciles y sin sentido, pero mala en las difíciles? Lógicamente, a medida que aumenta la potencia de procesamiento y mejoran los modelos, en algún umbral el piloto automático debería ser mejor que un humano.

Dentro de unos años, cuando el camino se estreche y la conducción se vuelva desafiante, espero activar el piloto automático. on.

IA fácil de realizar

Si observamos el estado actual de las empresas de IA, encontramos paralelos. Con el mundo ansioso por las sorprendentes habilidades de ChatGPT, todos los días surgen nuevas empresas que supuestamente atienden casos novedosos en todas las industrias.

En su mayor parte, estos casos de uso son análogos a conducir por una carretera pavimentada y sin problemas. Caen principalmente en escenarios de “IA de tarea fácil”: alto volumen, baja criticidad y, en relación con otros escenarios, alta tolerancia al error. La mayoría de las herramientas basadas en IA hoy en día se centran en tareas repetitivas, lo que permite a los humanos abordar situaciones de misión crítica y de alto valor.

Algunos ejemplos: se han recaudado más de mil millones de dólares en capital de riesgo para nuevas empresas de IA en el servicio al cliente, incluyendo uníforo, Previsión, Moveworks, Observar.AI y Gorgias, además de productos de ya existentes como IntercomunicadorEl robot de IA, Fin.

Las empresas pueden tolerar errores en los flujos de trabajo de soporte, siempre que se pueda abordar un gran volumen de consultas de manera rentable; los clientes siempre pasarán a ser humanos si la IA no hace el trabajo.

El estado de la IA en el ámbito jurídico es similar: DoNotPay es un ejemplo brillante del uso de la IA para resolver por fuerza bruta cuestiones legales en las que a veces está bien equivocarse, como luchar contra multas de estacionamiento, cancelar suscripciones y muchas otras tareas legales de bajo riesgo.

Del mismo modo, en medicina, empresas como Abreviar Ahorre tiempo automatizando las notas clínicas. En este caso, la IA no reemplaza a los médicos, sólo los hace más eficientes.

¿Pero es ese el futuro? Parece extraño relegar los modelos de IA (entrenados con más datos de los que un individuo jamás podría internalizar) a aliviar únicamente a los humanos de tareas que la mayoría consideraría repetitivas, mundanas o “fáciles”.

En cambio, parece mucho más probable que la IA comience a asumir las tareas difíciles.

IA de tarea difícil

¿Cómo se ve el mundo cuando las tareas más difíciles, de misión crítica y de alto riesgo son las que la IA realiza mejor?

Ya estamos viendo pistas. Investigadores de MIT y Massachusetts General Hospital están desarrollando un modelo de IA que analiza tomografías computarizadas, detectar potencialmente el cáncer de pulmón años antes que un radiólogo humano. ¿Habrá algún día en el futuro en que un robot con un vasto conocimiento de casos anteriores será su médico de atención primaria?

El Fuerza Aérea de EE.UU. ha demostrado el X-62A Vista, un avión de combate pilotado por IA con tiempos de respuesta más rápidos y mayor precisión que un piloto humano.

Desafiar.vc empresa de cartera Aircover.ai está creando un ingeniero de ventas virtual: ¿Imagínese si un representante de ventas en su primer día ya supiera cómo responder perfectamente todas las preguntas que habrían requerido que un experto en producto o SE estuviera en la llamada? ¿Alguna vez harías una llamada de ventas de alto riesgo sin tu asistente de inteligencia artificial?

A medida que la IA asume tareas que van más allá de las capacidades de los humanos, aquí hay algunas industrias que podemos esperar que se vean afectadas:

Medicina: Sistemas de inteligencia artificial que analizan datos clínicos y predicen diagnósticos con más precisión que los médicos humanos, y brindan recomendaciones para medicamentos y planes de tratamiento. La cirugía asistida por IA está en su infancia. La IA ya está revolucionando el descubrimiento de fármacos.

Transporte: Los vehículos autónomos son sólo el comienzo. Más allá del pelotón de camiones, imaginemos si los vehículos en la carretera se comunicaran entre sí y formaran una red, actuando efectivamente como un solo organismo para minimizar la congestión de manera adaptativa y operar a velocidades más altas de manera segura, en lugar de agravar las demoras a medida que cada conductor responde.

SaaS empresarial: ¿Por qué cada CIO debe reinventar la rueda en sus organizaciones? Los sistemas internos se autointegrarán; la automatización conectará sistemas de distintos proveedores para lograr tareas complejas. El análisis inteligente de datos se realizará a través de interfaces conversacionales.

Seguridad: Los modelos avanzados ya detectan el fraude analizando patrones en millones de transacciones, mucho más allá de las habilidades de cualquier ser humano. Los sofisticados sistemas de inteligencia artificial ya están detectando riesgos en cientos de miles de empleados. Viviremos en un futuro sin contraseñas, donde los sistemas de seguridad empresarial operarán silenciosamente entre bastidores adaptándose a las señales de una red de seguridad compartida entre empresas.

Fuerza laboral del futuro: Las preguntas son inevitables. ¿Cuál es el papel de los humanos en este nuevo mundo? ¿Cuáles son las interfaces entre los humanos y los nuevos sistemas inteligentes? ¿Qué modelos de gobernanza se necesitan? ¿Cuánta autonomía otorgamos a estos sistemas? ¿Qué habilidades deberíamos enseñar a nuestros hijos para prepararse para un futuro en el que los difíciles desafíos intelectuales sean manejados por sistemas inteligentes?

Me gustaría saber qué casos de uso de la IA está imaginando para el futuro.

bob resina es socio inversor en Desafiar.vc. Como fundador, emprendedor en serie y ex miembro del equipo de liderazgo de Skype, Etiqueta LinkedIn y Stripe, ha experimentado todas las facetas de la vida de una startup. Rosin forma parte de las juntas directivas de GajiGesa, Elevar la seguridad y cubierta aérea. También es un inversor ángel activo y asesor de empresas como, entre otras, Stripe, Workato, Tenor (adquirida por Google), Datos del cursor (adquirida por robot de datos), Fusión de la mente (adquirida por Cisco), Instawork, aptitud tonal, Acuerdo y Salud de la pradera.

ilustración: Dom Guzmán