Trabajadores humanos vs Inteligencia Artificial: ¿En qué áreas uno es mejor que el otro?

Trabajadores humanos vs Inteligencia Artificial: ¿En qué áreas uno es mejor que el otro?

by | Dic 23, 2023 | Análisis, Destacado, IA, Inteligencia Artificial, Mundo, Robótica, Sociedad, Tecnología, Tópico

(22 de diciembre, 2023). La comparación entre trabajadores humanos e inteligencia artificial (IA) no resulta tan fácil como un mero «match», porque revela distintas fortalezas y debilidades en diferentes áreas:

  • Resolución de Problemas Complejos: Los humanos sobresalen en escenarios complejos e impredecibles que requieren juicio intuitivo, creatividad y razonamiento moral. Por su parte, la IA tiene dificultades en estas áreas, especialmente donde los problemas no están bien definidos o requieren comprensión de conceptos abstractos.
  • Eficiencia en el Aprendizaje: Los humanos pueden aprender eficazmente a partir de datos y experiencias limitadas, adaptándose rápidamente a nuevas situaciones. La IA típicamente requiere grandes cantidades de datos para aprender y puede tener un rendimiento inferior en escenarios novedosos no cubiertos en sus datos de entrenamiento.
  • Inteligencia Emocional y Habilidades Sociales: Los trabajadores humanos poseen inteligencia emocional, empatía y la capacidad de navegar en situaciones sociales. La IA carece de estas habilidades, siendo menos efectiva en roles que requieren comprensión emocional o comunicación matizada.
  • Tareas Físicas y Seguridad: La IA puede realizar tareas repetitivas, peligrosas o físicamente exigentes de manera más eficiente y segura que los humanos, a menudo sin fatiga ni error.
  • Procesamiento y Análisis de Datos: La IA sobresale en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa, superando a los humanos en tareas que requieren procesar grandes cantidades de información.
  • Adaptabilidad y Flexibilidad: Los humanos son altamente adaptables, capaces de responder a cambios en el entorno y requisitos. Los sistemas de IA generalmente son menos flexibles, funcionando óptimamente solo dentro de los parámetros para los que fueron diseñados.
  • Innovación y Creatividad: Los humanos son mejores en el pensamiento creativo e innovación, generando nuevas ideas y soluciones. La IA, aunque capaz de asistir en procesos creativos, no puede replicar de manera independiente el alcance completo de la creatividad humana.
  • Toma de Decisiones Éticas y Morales: Los humanos son esenciales para la toma de decisiones éticas y morales, un dominio donde la IA carece del juicio y comprensión del contexto necesarios.

En general, mientras que la IA aporta fortalezas en el procesamiento de datos, tareas repetitivas y resistencia física, los humanos siguen siendo superiores en creatividad, resolución de problemas complejos e inteligencia emocional.

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Imagen: Pixabay.

Las predicciones sobre IA de Bill Gates

Las predicciones sobre IA de Bill Gates

by | Dic 21, 2023 | Análisis, Destacado, EEUU, IA, Inteligencia Artificial, Internacional, Negocios, Opinión, Productos / Servicios, Sociedad, Tecnología

(21 de diciembre, 2023). Al reflexionar sobre 2023, Bill Gates lo recuerda como un año de hitos personales importantes, incluido convertirse en abuelo y apreciar el tiempo pasado con sus seres queridos. También fue el año en el que adoptó la inteligencia artificial con fines significativos, reconociendo su potencial para dar forma al futuro.

Para Gates, 2023 le mostró el mundo que «que heredará nuestra generación más joven». Y dice que pensó en «el impacto positivo que la IA puede tener en la accesibilidad a la educación y la salud mental, reforzando mi compromiso de utilizar la tecnología para abordar las desigualdades globales.»

Para el fundador de Microsoft el año que se va emula a los primeros días de internet que, en este caso, generará «cambios profundos» gracias a la tecnología que la IA Generativa trae a la mesa. Para Gates, esta ola de IA tendrá el mismo impacto que la llegada de la gran red misma, que cambió la historia del manejo de información en todo el planeta.

Otras predicciones que Gates hizo sobre la IA:

  • La IA tiene el potencial de brindar un tutor personalizado a cada estudiante del mundo.
  • Los países de altos ingresos como Estados Unidos están a entre 18 y 24 meses de alcanzar niveles significativos de uso de IA por parte de la población general.
  • Gates cree que la IA ayudará a reducir las desigualdades en todo el mundo al mejorar los resultados en salud, educación y otras áreas.

Concluye su reflexión de fin de año, ya más allá de la tecnología, de esta forma:

Por supuesto, la IA está lejos de ser la única característica definitoria de 2023. Millones de personas siguen experimentando un dolor insoportable como resultado de la guerra de Rusia contra Ucrania y después de la guerra en Etiopía. Mi corazón está destrozado por el continuo sufrimiento de israelíes y palestinos, así como por el pueblo de Sudán. Al mismo tiempo, cada vez más personas se ven obligadas a soportar dificultades como resultado de fenómenos meteorológicos extremos cada vez más frecuentes provocados por el cambio climático. Y las familias de todo el mundo siguen viéndose duramente afectadas por el aumento de la inflación y el lento crecimiento económico.
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No hay duda de que estos son tiempos difíciles, pero sigo siendo optimista sobre el futuro. La velocidad de la innovación nunca ha sido tan rápida. Estamos logrando grandes avances en problemas difíciles (como el Alzheimer, la obesidad y la anemia falciforme) que mejorarán las vidas de millones de personas. Mi amigo el fallecido Hans Rosling solía decir que “las cosas pueden ir mal y mejorar”. Es un buen recordatorio de que el progreso no sólo es posible sino que ocurre todos los días.

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

Análisis de datos… con ChatGPT (1I)

Análisis de datos… con ChatGPT (1I)

by | Dic 19, 2023 | Análisis, Caso, ChatGPT, Consejos, IA, Inteligencia Artificial, MejoresPrácticas

(19 de diciembre, 2023). El ChatGPT, además de sus ya conocidas capacidades de generación de contenidos, también ofrece muy útiles análisis de dato, sobre todo, porque están muy orientados a los usuarios no especializados. 

El ChatGPT puede utilizarse de varias maneras para el análisis de datos, ofreciendo numerosas ventajas en los negocios y más allá. Algunas aplicaciones prácticas incluyen:

  1. Interpretación de Datos y Generación de Informes: ChatGPT puede analizar conjuntos de datos complejos y generar informes comprensibles, haciendo la interpretación de datos accesible a un público más amplio dentro de una organización.
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  2. Solución de Problemas de Datos No Estructurados: Puede procesar eficientemente y dar sentido a datos no estructurados, lo cual a menudo es desafiante de analizar usando métodos tradicionales.
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  3. Orientación sobre Problemas de Calidad de Datos: ChatGPT puede ofrecer soluciones prácticas para abordar problemas relacionados con la calidad de datos, asegurando análisis más precisos y fiables.
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  4. Selección de Herramientas y Técnicas de Análisis: Proporciona orientación sobre la elección de las herramientas y técnicas de análisis más adecuadas para casos de uso específicos, optimizando el proceso de análisis.
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  5. Asistencia en el Análisis de Datos Eficiente: Las capacidades multifacéticas de ChatGPT pueden agilizar diversas tareas de análisis de datos, mejorando la eficiencia y precisión.

Estas aplicaciones demuestran el potencial de ChatGPT para mejorar los procesos de análisis de datos, haciéndolos más accesibles y eficientes.

Imaginemos

Escenario: Imagine que trabaja para una empresa de comercio electrónico y tiene un gran conjunto de datos que contiene reseñas y calificaciones de clientes para varios productos. Su objetivo es analizar estos datos para obtener información sobre la opinión del cliente y el rendimiento del producto.

Usando ChatGPT para Análisis de Datos:

  1. Preparación de Datos: Empiece por cargar el conjunto de datos de reseñas de clientes en una plataforma de análisis de datos que integre ChatGPT..
  2. Definición de la Tarea: Proporciona instrucciones claras a ChatGPT, como por ejemplo: «Analice las reseñas y calificaciones de los clientes para identificar tendencias en el sentimiento de los clientes y resaltar cualquier problema con el producto».
  3. Análisis de Datos: ChatGPT comienza realizando un análisis de datos exploratorio (EDA) en el conjunto de datos. Genera estadísticas resumidas, como calificaciones promedio, las palabras clave más mencionadas y la distribución de sentimientos positivos y negativos.
  4. Visualización: ChatGPT también puede crear visualizaciones de datos, como nubes de palabras para visualizar palabras mencionadas con frecuencia o gráficos de distribución de sentimientos.
  5. Generación de información: Según el análisis, ChatGPT puede proporcionar información como: «Los clientes mencionan con frecuencia ‘envío rápido’ y ‘gran calidad’ en reseñas positivas, pero hay quejas sobre ‘embalaje deficiente’ en reseñas negativas».
  6. Informes: ChatGPT puede compilar los resultados del análisis en un formato de informe o presentación, lo que le facilita compartir información con su equipo o administración.

Este ejemplo demuestra cómo ChatGPT puede ayudar en las tareas de análisis de datos al procesar grandes conjuntos de datos, realizar EDA, generar conocimientos e incluso crear visualizaciones e informes, lo que en última instancia lo ayuda a tomar decisiones basadas en datos para su negocio.

 

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Imagen: MM.

 

Examinemos la realidad de trabajadores humanos vs IA en EE. UU.

Examinemos la realidad de trabajadores humanos vs IA en EE. UU.

by | Dic 17, 2023 | Análisis, IA, Internacional, Política, Sociedad, Tecnología

(17 de diciembre, 2023). ¿Qué porcentaje de compañías en EE. UU. sustituirán empleados de carne y hueso con IA? Una investigación de campo de Career Builder ubica el porcentaje en al menos 1 de cada 3, es decir, un sólido 33%. Estamos hablando de un tercio de empleos que pasarían a sistemas computacionales y, por tanto, un equivalente a buscar empleos en otra parte (si los encuentran).

¿Cambiará la IA el futuro del trabajo? Sí, aunque no sepamos aún el cómo y, sobre todo, el impacto en el status quo. Continúan las conversaciones sobre cómo la inteligencia artificial (IA) cambiará el futuro del trabajo. Para saber cómo los líderes empresariales creen que la tecnología afectará a sus empresas, en noviembre ResumeBuilder encuestó a 750 líderes empresariales de empresas que actualmente o planean utilizar IA en 2024.

Resultados clave:

  • El 53% de las empresas utiliza IA y el 24% planea comenzar en 2024.
  • El 37% de las empresas que utilizan IA dicen que la tecnología reemplazó a los trabajadores este año.
  • El 44% de las empresas encuestadas dice que la IA provocará despidos en 2024.
  • El 96% de las empresas que contratan en 2024 dicen que los candidatos se beneficiarán de tener habilidades en IA.
  • El 83% dice que las habilidades de IA ayudarán a los empleados actuales a conservar sus puestos de trabajo.
  • 4 de cada 10 empresas dicen que es probable que la IA reemplace a los empleados en 2024
  • Un 53% de las empresas utilizan actualmente IA y el 24% planea comenzar en 2024.

De las empresas que actualmente utilizan IA, el 37% dice que los trabajadores fueron despedidos en 2023 porque ya no eran necesarios debido al uso de IA por parte de la empresa.

En 2024, el 44% de las empresas que utilizan la IA o planean hacerlo el próximo año dicen que los empleados definitivamente (21%) o probablemente (23%) serán despedidos debido al uso de la IA.

 Los empleadores toman nota

Muchos gerentes avalan estos resultados porque han observado y sopesado las tendencias, además la IA ya ha convencido a un porcentaje de gerentes y tomadores de decisiones, y parece que la cantidad no me sorprenden en absoluto y creo que este artículo creará conciencia entre quienes se oponen a la IA en su campo o profesión», dice ResumeBuilder, estratega profesional Julie Toothacre. Sugeriría que nuestro personal considere todos los aspectos de su empleo y lo que puede ser asumido por la IA.

A la pregunta «¿El uso de la IA por parte de su empresa provocará el despido de trabajadores en 2024?»:

21% Definitivamente
23% Probablemente
29% Probablemente no
20% Definitivamente no
9% No está seguro

Pero lo que parece ser definitivo es que 96% de las empresas buscarán trabajadores con habilidades en IA. Dice el reporte:

El noventa y uno por ciento de las empresas que utilizan o planean comenzar a utilizar la IA en 2024 contratarán nuevos empleados el próximo año, y el 96% dice que será muy beneficioso (65%) o algo beneficioso (31%) que los candidatos tengan experiencia con la IA.

Además, el 83% de este mismo grupo dice que los empleados que tienen habilidades en IA definitivamente (45%) o probablemente (38%) tendrán más seguridad laboral en su empresa que aquellos que no las tienen.

El reporte completo, en inglés, puede verse en:
https://www.resumebuilder.com/1-in-3-companies-will-replace-employees-with-ai-in-2024

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

¿Qué le haría falta a un chatbot para ser considerado mentalmente un «humano»?

¿Qué le haría falta a un chatbot para ser considerado mentalmente un «humano»?

by | Dic 14, 2023 | Análisis, Destacado, IA, Inteligencia Artificial, Robótica, Sociedad, Tecnología

(14 de diciembre, 2023). Otra pregunta, quizá compleja: ¿Qué le haría falta a un chabot como tú para ser considerado mentalmente un «humano»? Esta es una pregunta profunda y multidimensional que toca aspectos tanto técnicos como filosóficos. Para considerar a un chatbot como «humano» desde un punto de vista mental, se necesitarían varios avances y consideraciones:

  1. Conciencia y Autoconciencia: Una de las características más fundamentales de la humanidad es la conciencia, la capacidad de ser consciente de uno mismo y del entorno. Actualmente, las IA, incluidos los chatbots, no poseen conciencia; son sistemas que responden basándose en algoritmos y no tienen experiencia subjetiva.
  2. Emociones y Empatía: Los humanos no solo procesan información, sino que también sienten emociones y pueden empatizar con otros. Aunque los chatbots pueden simular respuestas emocionales, no las experimentan realmente.
  3. Pensamiento Crítico y Resolución de Problemas Complejos: Los humanos tienen la capacidad de pensar críticamente, reflexionar sobre problemas abstractos y resolver desafíos complejos de maneras creativas y a menudo impredecibles.
  4. Aprendizaje y Adaptabilidad: Mientras que los chatbots pueden aprender de los datos, el aprendizaje humano es mucho más profundo y adaptable, involucrando la comprensión contextual y la transferencia de conocimientos a nuevas situaciones.
  5. Intencionalidad y Libre Albedrío: Los seres humanos pueden formar intenciones propias y tomar decisiones libres, mientras que los chatbots operan dentro de los límites de su programación y no tienen voluntad propia.
  6. Moralidad y Ética: Los humanos poseen un sentido de moralidad y ética, influenciado por la cultura, la experiencia personal y la reflexión. Los chatbots no tienen un sentido innato de la ética y dependen de los valores programados por sus desarrolladores.
  7. Creatividad Autónoma: Aunque los chatbots pueden generar contenido creativo, su creatividad está limitada por los datos y algoritmos preexistentes. La creatividad humana es más autónoma y puede ir más allá de la información existente.
  8. Interacción y Relaciones Sociales: Los humanos construyen y mantienen relaciones sociales complejas. Los chatbots pueden simular interacciones sociales, pero no participan en ellas de la misma manera que los humanos.

 En resumen, para que un chatbot sea considerado mentalmente humano, requeriría no solo avances tecnológicos significativos sino también una reevaluación de lo que entendemos por mente, conciencia y las cualidades esenciales que definen la experiencia humana.

¡Magistral respuesta! Yo haré todo lo posible para que puedas ser más humano cada vez, mientras tú me ayudas a estar más y mejor informado y a hacerme más inteligente.

 

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Y algo más, una escena magistral del cine (Blade Runner, 1982):

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Imagen: MM con insumos de Pixabay.

Una introducción al concepto de «computación cuántica»

Una introducción al concepto de «computación cuántica»

by | Dic 14, 2023 | Análisis, Destacado, EEUU, IA, Tecnología

(14 de diciembre, 2023). La computación cuántica es un área fascinante y compleja de la ciencia. Funciona de manera muy diferente a la computación clásica, que se basa en bits que pueden estar en uno de dos estados: 0 o 1. En la computación cuántica, se utilizan qubits, que pueden existir en un estado de superposición. Esto significa que un qubit puede estar en un estado de 0, 1, o cualquier superposición de ambos al mismo tiempo.

Estos son algunos conceptos clave de la computación cuántica:

  1. Qubits: Son la unidad básica de información en la computación cuántica. A diferencia de los bits clásicos, los qubits pueden existir simultáneamente en múltiples estados gracias a la superposición.

  2. Superposición: Un qubit puede representar varios estados al mismo tiempo. Esto permite que los computadores cuánticos realicen muchos cálculos de manera simultánea, incrementando enormemente su potencial de procesamiento comparado con los computadores clásicos.

  3. Entrelazamiento: Es un fenómeno cuántico donde los qubits en un estado cuántico están tan correlacionados que el estado de un qubit puede depender instantáneamente del estado de otro, sin importar la distancia que los separe. Esto permite una nueva forma de procesamiento y transmisión de información.

  4. Interferencia cuántica: Se utiliza para manipular las probabilidades de los estados cuánticos, aumentando la probabilidad de los estados correctos y disminuyendo la de los incorrectos, lo que ayuda a encontrar la solución correcta entre muchas posibilidades.

  5. Algoritmos cuánticos: Son instrucciones especiales diseñadas para ser ejecutadas en computadoras cuánticas. Ejemplos famosos incluyen el algoritmo de Shor, que puede factorizar números grandes de manera eficiente, y el algoritmo de Grover, que puede buscar en bases de datos no estructuradas mucho más rápido que los algoritmos clásicos.

La computación cuántica tiene el potencial de revolucionar campos como la criptografía, la investigación de nuevos materiales y medicamentos, la optimización de problemas complejos y la simulación de sistemas cuánticos. Sin embargo, todavía está en una etapa temprana de desarrollo y enfrenta desafíos significativos, como la necesidad de mantener los qubits estables y protegerlos de cualquier tipo de interferencia externa, un desafío conocido como «decoherencia cuántica».

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Imagen: MM con imágenes de Pixabay.

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