Ramón Trías: “La inteligencia artificial no es un milagro ni una competencia”

El gran miedo y “ruido” sobre la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) y su impacto en el empleo tuvo lugar en 2017 a raíz del artículo The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? De Carl Benedikt Frey y Michael A. Osborne. No lo decimos nosotros, lo asegura Ramón Trías, pionero en el desarrollo de aplicaciones de AI en España. Pero ¿por qué? Este estudio apuntaba que el 47% del empleo total en Estados Unidos estaba en riesgo ante la informatización o digitalización del mercado laboral.

Sin embargo, según Trías, lo único que ha pasado es que las profesiones rutinarias en cierta manera se han destruido, pero, al mismo tiempo, se han creado otros perfiles. “Necesitamos cambiar nuestras habilidades. La inteligencia artificial es una herramienta o instrumento más. No es un milagro ni tampoco un competidor”, matiza este experto a Crónica Global.

Profesionales resilientes

Menos mal que la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) subrayó que en el artículo de Frey y Osborne había un error de concepto, recuerda Trías. “Lo que hará la inteligencia artificial son profesiones y profesionales resilientes”, señala. En ese sentido, Trías insiste en que mientras las nuevas tecnologías y máquinas realizan algunas tareas, hasta ahora hechas por humanos, las personas podrán dedicarse a otras cuestiones.

“Es cierto que algunas funciones se pierden, pero también es verdad que se generan otras de mayor calidad”, remarca. Este pionero, además, explica que la inteligencia artificial tiene límites. ¿Su principal? Trías lo tiene claro: “La falta de mataconocimiento o sentido común”. Este tipo de tecnología y el Machine Learning aprenden del pasado y han dado muestra, en momentos clave, de que no son tan capaces de predecir el futuro. “Estos sistemas fueron incapaces de ver que iba a explotar la última burbuja inmobiliaria en España”, añade.

Expertos humanos

Por ello, es necesario e importante integrar el conocimiento de los expertos humanos en estos sistemas para generar valor. Las bases formales de inteligencia articula, según Trías, tienen varias décadas, pero lo que ocurría es que no se aplicaban porque entonces no había tecnología que lo permitiese y ahora sí.

“La idea de que acabamos de descubrir el hilo negro es falsa. Ahora somos capaces de hacer estimaciones más complejas, pero la base científica lleva años existiendo. Lo que ocurre es que ahora somos capaces de integrar la inteligencia artificial en sistemas de automoción para crear coches autónomos, por ejemplo”.

Pero hay que tener en cuenta que podemos incurrir en algunos errores por el camino. El sistema hereda las visiones de los humanos, sea cual sea la modalidad del algoritmo. Así, pueden colarse algunos sesgos previos. Para evitarlos, Trías argumenta que los sistemas que aprenden de la historia necesitan de una historia equilibrada y la urgencia de integrar al experto en el algoritmo para ver qué falla y corregir los que sea necesario.