Maite Sáenz2 febrero 20245min
Por Maite Sáenz, directora de ORH.- Decía Gates que la programación debería acabar siendo el segundo idioma universal después del inglés. Que me perdone el todopoderoso Bill pero creo que se equivocó. No sólo él sino quien no tuvo en cuenta que el primer idioma del mundo iba a ser el español, pero eso es otro cantar.

El futuro no es la programación, el futuro son los datos. Y por datos hay que entender todo tipo de información. Ojo a la matización porque ésta puede ser numérica pero también lingüística. De hecho, muchas veces se cruzan en sus caminos poniéndose en contexto mutuamente. Entonces duplican o multiplican por ‘n’ su valor. Por eso es en esa intersección donde emerge la ventana de oportunidad para quienes sepan entender no exclusivamente el lenguaje de la programación, no sólo el lenguaje de la información y de la semántica, sino por encima de ambos y no con ambos a la vez, el lenguaje del dato y su lógica de razonamiento. Los algoritmos pueden seguir encerrados en sus caja negras, la toma de Troya la haremos desde fuera.

 

Cuando nos hablan del lenguaje del dato nos ponemos en guardia temerosos de que nos sometan a un examen de álgebra booleana. Nada más lejos de la realidad ni tan cercano a la curiosidad. ¿Por qué? Porque la mejor forma de entender los datos es haciéndoles preguntas. ¿Y qué son las preguntas sino un camino de aprendizaje que se emprende desde la curiosidad?

 

Desde que trabajo en el Proyecto IA+Igual me estoy familiarizando con muchas palabras y expresiones que desconocía o que conocía muy por encima, y entre ellas he descubierto las alucinaciones de la inteligencia artificial. ¿En serio esas cajas negras tienen delirios? Pues sí, y pueden pasar por auténticas realidades si los datos de entrada las llevan a alucinar. Imaginad un sistema de IA diseñado para analizar y clasificar las solicitudes de empleo, que ha sido entrenado con millones de datos de solicitudes anteriores y que ha aprendido a identificar los patrones de un determinado perfil de éxito. Todo funciona bien hasta que deja de hacerlo. De repente, el sistema comienza a rechazar solicitudes de candidatos que, mirados con ojo humano, están altamente cualificados. Por sí misma la IA no puede salir de la pesadilla porque no la siente como tal, no es su pesadilla, es lo que su lógica de entrenamiento le ha llevado a inferir de los datos; somos nosotros quienes podemos despertar de la que, en realidad, es nuestra pesadilla. ¿Cómo podemos hacerlo? Pues poniendo en contexto el output que nos devuelve e iterando con el modelo. En este caso, el error se debe a que el algoritmo, en un algún momento de su aprendizaje, ha comenzado a correlacionar erróneamente el perfil con la palabra “multitarea” o cualquier otra que queráis. Esta competencia no había sido etiquetada con una relación causal con el éxito, pero debido a alguna coincidencia en los datos de entrenamiento la IA ha “alucinado” esta correlación dándola por cierta.

Esto no es tan complejo como estamos empeñados en creer. Desde siempre los datos adquieren valor cuando son ubicados en un contexto. No es nada nuevo y no debería asustarnos la nueva volumetría de los datos porque para eso, para soportarlos y procesarlos está la tecnología. Nuestra tarea seguirá siendo la misma: gestionarlos. Ahora ya lo hacemos, ya interpretamos mucha información, ya la colocamos en el escenario que tenemos o en el que queremos proyectar. La diferencia va a estar en aprender a utilizar herramientas a buen seguro mucho más inteligentes, intuitivas y “visualizables” que una tediosa de parametrizar y compleja de interpretar hoja de Excel. Eso sí, de cómo entendernos con los compañeros «tequis», de eso… ya hablaremos otro día 😆.


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