Cómo mitigar el riesgo de la IA y garantizar un beneficio positivo

La IA tiene el potencial de hacernos la vida exponencialmente más fácil. Ya sea en robots que hacen el trabajo de los equipos, pulsómetros que nos dicen cuánto peso debemos perder, aplicaciones que controlan nuestros ritmos circadianos o algoritmos de citas que pueden evaluar la compatibilidad de una pareja potencial, la inteligencia artificial ofrece la precisión, la velocidad, la exactitud y la tecnología de personalización necesarias para mejorar drásticamente nuestra forma de trabajar, vivir y jugar. No es de extrañar que se haya vuelto tan omnipresente. La IA, que hace tan solo unas décadas era material de ciencia ficción, está cambiando la cultura de las organizaciones, así como las experiencias que ofrecen a los consumidores.

Conocemos sus ventajas. También hemos oído hablar de los riesgos. Se ha escrito mucho sobre la posibilidad de que se pierdan gran cantidad de puestos de trabajo a medida que las máquinas sustituyan a los seres humanos, la creciente amenaza de ciberataques sofisticados e incluso la posibilidad de que los supersistemas se conviertan en delincuentes. Pero ¿cuánto sabemos de los riesgos o costes más cotidianos que el uso de la IA nos impone como consumidores? ¿Cuáles son las contrapartidas que experimentamos cuando la inteligencia artificial se integra en los productos y servicios que utilizamos a diario?

Un equipo de investigadores de la Universidad Erasmo de Róterdam, la Universidad Estatal de Ohio, la Universidad de York (Canadá) y la London Business School ha analizado un amplio conjunto de estudios que examinan las interacciones entre la inteligencia artificial y los consumidores desde dos puntos de vista, psicológico y sociológico, para comprender mejor qué ganamos y qué perdemos con la inteligencia artificial. Identificamos cuatro experiencias que surgen de estas interacciones y, para cada una de ellas, examinamos las compensaciones coste-beneficio que deberían estar en el radar tanto de los gestores como de los desarrolladores. Las enumeramos a continuación, junto con sugerencias y recomendaciones sobre cómo mitigar los resultados negativos.

 

1. Captura de datos La inteligencia artificial utiliza algoritmos para procesar grandes cantidades de datos e identificar patrones o características en ellos. Aprende de estos patrones y los utiliza para hacer predicciones sobre comportamientos futuros que suelen ser precisas e increíblemente rápidas.

Pero los ...