Los retos para los profesionistas ante la inteligencia artificial

En una entrevista en 1964, le preguntaron a Pablo Picasso qué opinaba acerca de las computadoras. “Son inútiles – respondió –. Sólo saben darnos respuestas”. Estas respuestas, sin embargo, cada vez son más sorprendentes. ¿Cuál es el alcance de la inteligencia artificial? ¿Llegará a reemplazar a las personas? ¿Cuáles son los retos que tenemos como profesionistas en este contexto?

Los avances en tecnología informática y algoritmos computacionales han permitido que una inteligencia artificial (AI) sea capaz de analizar enormes cantidades de datos e identifique patrones de una manera mucho más eficiente que un experto. En un artículo reciente de la revista Nature, se menciona un experimento en el cual una AI logró superar a los humanos en el análisis de ecografías de diagnóstico cardiaco (He et al., 2023). En finanzas, bajo ciertas condiciones, se afirma que la AI es capaz de superar a la mayoría de los analistas humanos en el pronóstico de precios de acciones y generación de rendimientos (Cao et al., 2021).

La inteligencia artificial no solo ha mostrado avances significativos en el análisis de la información sino también en la manera en que la presenta. Como ejemplo de ello está el creciente número de herramientas que transmiten la información en lenguaje natural. En un experimento publicado en JAMA Internal Medicine, un grupo de tres profesionistas de la salud compararon las respuestas de una AI y las respuestas dadas por médicos. En el 79% de las ocasiones prefirieron la respuesta de la AI al considerarlas de mayor calidad y más empáticas (Ayers et al., 2023)

¿Esto implica que los profesionistas serán reemplazados por la IA? Lo más probable es que no suceda en los siguientes años, pero sí existe un detalle importante. Como bien resumía Kara McWilliams en un artículo del Financial Times: “La inteligencia artificial no va a reemplazar a las personas, pero las personas que utilicen inteligencia artificial van a reemplazar a las personas”. El futuro no implica una sustitución de los humanos por AI, sino una combinación de inteligencia humana y artificial especialmente en profesiones altamente cualificadas (Cao et al., 2021).

En este escenario tenemos varios retos como profesionistas, pero hay dos que se pueden destacar. El primero es comprender mejor cómo funciona una inteligencia artificial. ¿Por qué una AI puede aprobar exámenes de maestría (Terwiesch, 2023), pero a la vez fallar en exámenes de primaria (Chia and Teo, 2023)? Un conocimiento apropiado sobre la inteligencia artificial permitirá que no se vea como una “caja negra” sino que podamos conjuntar habilidades conociendo bien sus alcances y limitaciones.

El otro reto no se relaciona con las respuestas que dan las máquinas sino con las preguntas que nosotros podemos generar. Con ello no nos referimos a redactarlas en herramientas como ChatGPT sino a cómo combinar nuestros conocimientos de diferentes áreas para generar una nueva pregunta de investigación. Muchos de los grandes avances han tenido un origen creativo y multidisciplinario que la AI aún no puede replicar. Y es que la observación de Picasso hace más de sesenta años contenía ya esa revelación: las máquinas son excelentes para brindarnos buenas respuestas, pero las buenas preguntas todavía son un asunto humano.

 

Referencias

Ayers JW, Poliak A, Dredze M, et al. (2023). Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum.JAMA Intern Med. 2023;183(6):589–596. doi:10.1001/jamainternmed.2023.1838

Cao, S., Jiang, W., Wang, J. L., & Yang, B. (2021). From man vs. machine to man+machine: The art and AI of stock analyses. National Bureau of Economic Research w28800.

Chia, O., Teo, J. (febrero, 2023). ChatGPT v S’pore pupils: How chatbot fared in PSLE maths, science and English. The Straits Times. https://www.straitstimes.com/tech/chatgpt-fails-psle-maths-and-science-scrapes-through-english

He, B., Kwan, A.C., Cho, J.H. et al. (2023). Blinded, randomized trial of sonographer versus AI cardiac function assessment. Nature 616, 520–524. https://doi.org/10.1038/s41586-023-05947-3

Terwiesch, C. (2023) “Would Chat GPT Get a Wharton MBA? A Prediction Based on Its Performance in the Operations Management Course”, Mack Institute for Innovation Management at the Wharton School, University of Pennsylvania.

 

Sobre los autores:

Adán Reyes Santiago. Maestro en Estadística Aplicada por el Tecnológico de Monterrey. Se ha desempeñado como docente en varias universidades como el Tecnológico de Monterrey campus Monterrey, la Universidad de Monterrey, entre otras. Sus investigaciones se han publicado en varias revistas internacionales arbitradas. Actualmente se desempeña como product data scientist en el laboratorio de innovación DLABS.

Correo: adanreyes@gmail.com

Jaime González Maiz Jiménez. Doctor en Ciencias Administrativas con especialidad en Finanzas por la EGADE Business School sede Monterrey. Profesor de Tiempo Completo en la UDLAP desde el 2015. Apasionado de la Docencia e Investigación. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores y su campo de especialidad son las Finanzas Corporativas y los Mercados Financieros.

Correo: jaime.gonzalezmaiz@udlap.mx