Los avances obtenidos en la inteligencia artificial (IA) durante los últimos años han generado grandes expectativas sobre esta tecnología. Demostrando una gran capacidad para predecir de forma precisa diferentes resultados. Lo que también ha provocado que se creen una serie de mitos como que “la IA puede predecir el futuro con precisión”. Una afirmación que se debe matizar para explicar que puede predecir la IA exactamente. En esta entrada, se desmontará este mito, explicando cómo funciona realmente la IA, sus limitaciones y por qué no puede predecir el futuro con certeza absoluta
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Origen del mito que afirma: “La IA puede predecir el futuro con precisión”
Como suele ser habitual, el origen de estos mitos suele proceder de unas expectativas exageradas sobre los avances de la tecnología. Los avances de la IA aparecen de forma continua en los medios de comunicación. La competencia en los medios por el tiempo de los lectores o espectadores hace que muchas veces se aborden los temas de manera no rigurosa y con exageraciones. Aumentado las expectativas sobre lo que esta tecnología puede lograr. Los algoritmos de IA han demostrado ser muy buenos para identificar patrones en grandes conjuntos de datos, lo que ha llevado a la falsa creencia de que pueden predecir el futuro con precisión.
Este mito también lo puede reforzar las aplicaciones que pueden ayudar a gestionar el día a día de las personas basadas en IA. En algunos casos estas parecen “predecir” lo que el usuario quiere o necesita. Reforzando la idea de que esta tecnología puede realizar predicciones precisas sobre el futuro. No es que predigan el futuro, sino que estas aplicaciones usan todos los datos que tienen disponibles para identificar patrones que ni el propio usuario conoce o es consciente de ello, por lo que se puede anticipar a sus necesidades.
Ciencia ficción
Como es habitual en la mayoría de los mitos relacionados con la IA, la ciencia ficción también ha jugado un papel crucial en la propagación de esta. Tanto en las películas como en los libros, los sistemas de IA a menudo se presentan como capaces de prever eventos futuros con una precisión asombrosa, alimentando la percepción pública de que esto es posible en la realidad.
Cómo realiza predicciones la IA
Una de las mayores aplicaciones de la IA en la actualidad es realizar predicciones. Adivinar el producto que le interesa a un cliente o identificar si un correo es spam o no. Pero realmente no son predicciones, sino que calcula la probabilidad de que un producto le interesa al cliente o de que un correo sea spam, una vez calculada la probabilidad se puede dar una predicción con un margen de confianza. No con plena certeza. Este proceso para calcula la probabilidad se basa en los siguientes puntos:
Identificación de los patrones a partir de datos históricos
La IA utiliza datos históricos para identificar patrones y calcular probabilidades. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan grandes volúmenes de datos para encontrar correlaciones y tendencias que pueden usarse para prever comportamientos futuros. Sin embargo, estas predicciones están limitadas por la calidad y cantidad de los datos disponibles. Si los datos históricos contienen sesgos o no son completos, las probabilidades calculadas serán erróneas y, por lo tanto, también las predicciones.
Por ejemplo, un modelo de IA que predice enfermedades cardíacas basado en los datos de salud disponibles. Si estos datos son incompletos o sesgados hacia ciertos grupos demográficos, las predicciones serán menos precisas y pueden no generalizarse bien a la población en general. Aunque sean más precisas en los grupos en los que se han tomado los datos.
Modelos estadísticos
La IA se basa en modelos estadísticos que operan sobre probabilidades, no certezas absolutas. Esto significa que las predicciones de la IA son siempre probabilísticas, ofreciendo escenarios más o menos probables en lugar de certezas definitivas. Los modelos de IA pueden proporcionar un rango de posibles resultados, pero no pueden garantizar uno en particular.
Por ejemplo, un sistema de IA que predice la demanda de productos en una tienda minorista puede sugerir que hay un 70% de probabilidad de que aumente la demanda de ciertos productos durante un período promocional. Sin embargo, esto no es una certeza y está sujeto a cambios inesperados en el comportamiento del consumidor. Además de eventos que no están bajo control del modelo, como que una tienda cercana realice una promoción similar en el mismo periodo.
Limitaciones de la IA en áreas complejas
En los sistemas complejos e interdependientes, como puede ser la económica y el clima, los modelos de IA realizan predicciones con una mayor incertidumbre debido a la naturaleza de los problemas.
Predicciones económicas
La economía es un sistema complejo e interdependiente con muchas variables que influyen en los resultados. Los modelos de IA pueden analizar datos históricos y hacer predicciones sobre tendencias económicas, pero estas predicciones están sujetas a una gran cantidad de incertidumbre debido a la propia naturaleza dinámica y no lineal de los sistemas económicos.
Por ejemplo, los modelos de IA podrían predecir una recesión económica basándose en indicadores como la tasa de desempleo, el PIB y los índices de confianza del consumidor. Sin embargo, eventos imprevistos como desastres naturales, cambios políticos o crisis financieras globales pueden alterar drásticamente el panorama económico, por lo que estas predicciones serán casi siempre incorrectas.
Pronósticos meteorológicos
La meteorología es otra área donde la IA se utiliza para hacer predicciones. Los modelos de predicción del clima han mejorado significativamente en los últimos años gracias a las mejoras tanto en tecnología como por el uso de la IA. Aunque aún existen desafíos debido a la complejidad del sistema atmosférico y la imprevisibilidad de ciertos fenómenos climáticos.
Por ejemplo, los modelos de IA pueden prever con cierta precisión el clima para los próximos días, pero la exactitud disminuye considerablemente para predicciones a largo plazo. Factores como cambios abruptos en patrones climáticos y fenómenos extremos como huracanes o tornados pueden dificultar la precisión de estas predicciones.
Agricultura
La IA se utiliza en la agricultura para prever rendimientos de cultivos, detectar enfermedades y optimizar el uso de los recursos. Produciendo una mejora en la eficiencia agrícola. A pesar de ello, las predicciones están limitadas por factores ambientales impredecibles como el clima extremo.
Por ejemplo, se puede entrenar un modelo de IA para predecir el rendimiento de los cultivos en base a los datos históricos de clima, suelo y prácticas agrícolas. Pero como el clima es variable, predecir con exactitud la producción real es difícil. La presencia de eventos climáticos extremos como sequías o inundaciones pueden afectar drásticamente al rendimiento de los cultivos, provocando que las predicciones sean menos precisas.
Conclusiones
El mito de que “la IA puede predecir el futuro con precisión” es un ejemplo de las expectativas exageradas que a menudo rodean a las nuevas tecnologías. La IA no es una excepción. Lo que hacen en realidad los modelos de IA es identificar patrones dentro de los conjuntos de datos usados para su entrenamiento (con las limitaciones de estos datos) y realizar predicciones probabilísticas basadas en esos patrones. Por lo que las predicciones tienen un margen de confianza mayor o menor dependiendo de la complejidad del problema.
Así, la IA es una herramienta con la que es posible obtener predicciones en múltiples áreas. Pero cuando se aborda problemas en sistemas complejos e interdependientes, las certezas son menores y, por lo tanto, la capacidad de realizar predicciones correctas también. La dependencia de datos y la naturaleza probabilística de los modelos de IA significan que siempre habrá un grado de incertidumbre en cualquier predicción.
En conclusión, comprender las limitaciones de la IA permite usar esta de manera más efectiva y evitar expectativas poco realistas. Adaptando estas a lo que realmente puede hacer la IA. La IA no puede predecir el futuro con precisión absoluta, pero puede ofrecer conclusiones con las que se puede tomar mejores decisiones al combinarlas con el juicio humano.
Imagen de Alexandra_Koch en Pixabay
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