Usted seguramente escucha todos los días sobre la utilización de “algoritmos” en la toma de decisiones de aquellos negocios que venden productos de consumo básico, así como servicios y apps en internet para hacer encuentros personales y pasionales. Organismos internacionales cada vez son más entusiastas en promover su utilización en ONGs, así como en la instrumentación de políticas públicas. La U. de Stanford produce cada año un reporte (https://hai.stanford.edu/research/ai-index-2022) sobre el estatus de la Inteligencia Artificial (I.A.).
Entre los puntos más relevantes que encontré en la versión 2022 están el incremento (casi 6X) de la inversión privada en I.A. principalmente en proyectos multinacionales. La innovación tecnológica inherente a dichas inversiones, refleja no solo un aumento mucho más grande en la inversión sino casi exponencial en cuanto al número de patentes solicitadas, pasando de menos de mil en 2010 a casi 140,000 en 2022: el mercado de oportunidades y competencia industrial está en franca expansión.
Esto se puede deber a diversos factores, uno de ellos es sin duda, el hecho de que el entrenamiento de sistemas de reconocimiento de imágenes (matrices de datos) ha reducido su costo a la mitad en 6 años. De la misma forma, los asuntos relacionados con requerimientos éticos, no solo de privacidad a los datos, sino la integridad y diversidad misma de algoritmos entrenados con dichos datos genera un incremento de casi 5X en las publicaciones científicas en los últimos.
Se cuestiona constantemente la efectividad de los algoritmos. Si bien han evolucionado considerablemente gracias a los mecanismos de aprendizaje, no se ha podido superar la “máxima” necesidad de contar con datos de calidad para obtener resultados satisfactorios. Esto refleja también la popularidad del denominado aprendizaje supervisado.
Algo muy relevante en la arena internacional es la colaboración entre países con economías concurrentes y al mismo tiempo en controversia constante, como es el caso entre USA y China es que sus proyectos de colaboración científica han venido creciendo de manera vertiginosa, casi 5X comparado con 2010. Acaso China - y USA - han sacado muy buen provecho de la repatriación concentrada en la investigación.
Las inversiones privadas se duplicaron en casi el doble, comparado con 2020, sin una diversificación importante: pocas empresas y sectores se han ido robusteciendo, posiblemente debido a la pandemia. La I.A. comienza a ocupar un lugar cada vez más importante en las agendas legislativas de los países más desarrollados en el tema.
La irrupción de herramientas para generar predicciones en tratamiento del denominado lenguaje natural, utilizadas en Chatbots y en otros servicios como herramientas para la programación automática han crecido en cuanto al número de parámetros de los modelos. A mayor número de parámetros se consigue una mayor precisión en la capacidad de predecir con mayor detalle un sistema complejo; en contraparte - y como lo mencionamos unos párrafos arriba - la incorporación de datos de poca calidad pueden incluso generar cierto sesgo en las predicciones. Países como New Zealandia, Hong Kong, Irlanda, Luxemburgo y Suecia han incrementado de manera importante la contratación de expertos en I.A. para sus industrias y academias, siendo el aspecto universitario de posgrado (Maestrías y Doctorados) el más popular entre el conjunto total de estudiantes de computación y tecnologías de la información en general.
De la misma forma, las colaboraciones entre empresas y la academia en aspectos de ética del uso de la I.A., lo que coadyuva a validar ciertamente la pertinencia de su uso, se ha incrementado en más del 70%. Algo muy relevante, ante la efervescencia de las Industria 4.0, es la reducción de costos de producción de robots manipuladores, los cuales, requieren de algoritmos cada vez más performantes para aumentar su efectividad, tanto para aplicaciones industriales como para las cada vez más frecuentes aplicaciones en las áreas de servicios especializados.