Equilibrar las oportunidades y los riesgos del aprendizaje automático

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El creciente atractivo y la utilidad de los sistemas basados ​​en el aprendizaje automático es innegable. Sin embargo, a medida que la IA se vuelve más frecuente, debemos considerar sus efectos potenciales en la sociedad y las organizaciones, así como en las personas.

Al igual que con cualquier tecnología nueva, la implementación del aprendizaje automático presenta desafíos y riesgos que las empresas deben enfrentar y mitigar antes de avanzar.

Cuando se introduce una tecnología que proporciona juicios basados ​​exclusivamente en datos, existe el riesgo de que se tomen decisiones que dejen atrás a un gran número de personas. La automatización puede provocar la pérdida de puestos de trabajo, donde los candidatos más probables para la automatización son trabajos que requieren tareas manuales repetitivas. 

Otro desafío de un sistema basado en ML es que depende en gran medida de los datos en lugar de la percepción humana. Un sistema de este tipo puede conducir fácilmente a un "mercado ganador se lleva todo", donde las grandes organizaciones con fácil acceso a grandes cantidades de datos crecen exponencialmente mientras que los jugadores más pequeños se quedan atrás. 

A medida que las organizaciones adoptan sistemas basados ​​en ML, su capacidad para gestionar y adaptarse a este cambio es clave para el crecimiento. A medida que prevalecen los sistemas basados ​​en ML, es posible que incluso tengamos nuestros propios cheques de pago decididos por un algoritmo que detecta el mercado y lo compara con nuestros conjuntos de habilidades y establece nuestra escala salarial.

La seguridad es otro problema relacionado con el aprendizaje automático. Ahora utilizamos sistemas basados ​​en ML para optimizar los procesos comerciales, mejorar la productividad y mejorar la calidad del producto. Todos estos sistemas son vulnerables a los ataques. 

En una época en la que los datos se generan y se rastrean de muchas formas diferentes, la privacidad se está convirtiendo en un gran desafío para abordar. Con la cantidad de datos personales que se crean continuamente, los algoritmos ML que analizan los datos pueden representar un desafío significativo para la privacidad. 

Cualquier disrupción tecnológica trae consigo su propio conjunto único de desafíos, oportunidades y riesgos. La capacidad de los sistemas basados en ML para superar nuestras propias percepciones humanas nos deja aún más vulnerables a ataques externos viciosos, así como a una invasión a nuestra privacidad. La clave es reconocer las implicaciones socioeconómicas, organizativas y técnicas y prepararnos para los cambios que se avecinan. Para prepararse mejor para el impacto potencial del aprendizaje automático en las empresas y la sociedad, es fundamental reconocer primero los desafíos y luego gestionar las transformaciones a través de un sistema de gestión de cambios dedicado.

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