banner

La automatización de los algoritmos de Inteligencia Artifiicial es un tema sobre el que se lleva hablando mucho tiempo.

Se ha desarrollado tanto que hasta se le ha dado un nombre “AutoML” (Auto Machine Learning)

Es decir, contar con la capacidad de desarrollar modelos de aprendizaje automático sin la necesidad de programar una sola línea de código. Solo configurando una herramienta. 

El fin del Científico de Datos tal y como lo conocemos.

Hasta aquí todo bien. 

Sin embargo, no hay que perder el foco. La verdadera razón por la que la Inteligencia Artificial no se aplica en absolutamente todos los ámbitos de nuestra vida no es tecnológico. 

¿Cómo?

Primero, se trata de encontrar las aplicaciones concretas. Dejar a un lado el “se podría hacer” al realmente “si lo hago tendrá un impacto” 

Y hacerlo. 

Y ver que tiene un impacto.

Porque pasar de la idea a la realidad tiene sus complicaciones. Muchas. De eso vivimos empresas como DECIDATA. 

Segundo. Tienes que contar con los datos y las variables adecuadas para modelizar el comportamiento que se quiere predecir. Es decir, tener los datos adecuados con la calidad suficiente. Porque no vale solo con tener datos. En abstracto. 

Si quiero predecir cuándo se va a romper una máquina, necesito los datos específicos que han podido provocar la avería. Cientos de variables sobre miles de eventos. ¿Cuántos? Depende. Necesitarás más datos cuanto más complejo sea el evento que quiero predecir.

Sin esos datos no podré anticipar el próximo fallo. Sin análisis del pasado, no hay predicción. Al fin y al cabo, la IA no se trata más que de detectar patrones que luego proyectamos en el futuro.

Y tercero, la interpretabilidad de los resultados. Una máquina ejecuta una serie de reglas y ofrece unos resultados. De manera estandarizada. Sin entender las implicaciones que puede tener en otros sistemas y, sobre todo, en otras personas.

Porque si entrenas un modelo con datos sesgados, el modelo repetirá y amplificará esos sesgos. 

Pero claro, los humanos también tenemos sesgos. En algunos casos mayores, incluso, de los que puede tener un modelo. Pero hay una pequeña diferencia. Las personas tenemos responsabilidad sobre nuestras decisiones. Y la Inteligencia Artificial no. 

Terreno para la ética. Quién te lo iba a decir. La ética al final va a tener su aplicación. 

Entonces, ¿se puede o no se puede automatizar la Inteligencia Artificial? 

Sí y no.

Hay ciertos pasos en la construcción de un algoritmo que se pueden automatizar. Limpieza de datos, auditoría de la calidad de los datos, prueba de los modelos, evaluación de los resultados… Y otros que no. 

Así que si pensabas que la aplicación de la Inteligencia Artificial iba solo de aprender a utilizar una herramienta, lo siento. Te va a tocar cambiar. O te cambiarán.

Dato o muerte. Encantado de tener una conversación.


Iñaki Pertusa
Socio en DECIDATA