PROBLEMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. ..  .. .. .. .. 

2) PROBLEMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: 

La inteligencia artificial (IA) es actualmente el “brindis” de todas las empresas de tecnología. La integración de la Inteligencia Artificial le da a una empresa una gran cantidad de oportunidades de transformación para aprovechar la cadena de valor. Adoptar e integrar las tecnologías de inteligencia artificial es trayecto complejo, no importa lo amigable que sea para las empresas. Se estima que alrededor del 94% de las empresas en el mundo enfrentan problemas potenciales de inteligencia artificial mientras lo implementan.

Como consumidor y desarrollador de tecnología de IA, debemos conocer tanto los méritos como los desafíos asociados con la adopción de la inteligencia artificial. Conocer estos aspectos esenciales de cualquier tecnología, ayuda al usuario / desarrollador a mitigar los riesgos relacionados con la tecnología y a aprovecharla al máximo.

Es muy importante saber cómo un desarrollador debe abordar / abordar los problemas de la inteligencia artificial en el mundo real. 

FUENTE DE LA IMAGEN:  https://www.muyinteresante.es/tecnologia/articulo/ventajas-y-riesgos-de-la-inteligencia-artificial-651449483429

A continuación, una generalización de los problemas que enfrenta la INTELIGENCIA ARTIFICIAL actualmente:

1. FALTA DE CONOCIMIENTO TÉCNICO.

Para integrar, implementar e implementar aplicaciones de AI en la empresa, la organización debe tener el conocimiento del avance y las tecnologías actuales de AI, así como sus deficiencias. La falta de conocimientos técnicos está obstaculizando la adopción de este dominio de nicho en la mayoría de la organización. Solo el 6% de las empresas, en la actualidad, tienen un viaje sin problemas adoptando tecnologías de inteligencia artificial. La empresa requiere que un especialista identifique los obstáculos en el proceso de implementación. Los recursos humanos capacitados también ayudarían al trabajo en equipo con Retorno en el seguimiento de la adopción de  soluciones AI / ML .

2. EL FACTOR PRECIO.

Las pequeñas y medianas organizaciones luchan mucho cuando se trata de adoptar tecnologías de inteligencia artificial ya que es un asunto costoso. Incluso grandes empresas como Facebook, Apple, Microsoft, Google, Amazon (FAMGA) asignan un presupuesto separado para adoptar e implementar tecnologías de inteligencia artificial.

3. ADQUISICIÓN Y ALMACENAMIENTO DE DATOS.

Uno de los mayores problemas de inteligencia artificial es la adquisición y el almacenamiento de datos. Los sistemas de inteligencia empresarial dependen de los datos del sensor como entrada. Para la validación de AI, se recopila una montaña de datos de sensores. Los conjuntos de datos irrelevantes y ruidosos pueden causar obstrucciones, ya que son difíciles de almacenar y analizar.

AI funciona mejor cuando tiene una buena cantidad de datos de calidad disponibles. El algoritmo se vuelve fuerte y funciona bien a medida que los datos relevantes crecen. El sistema de AI falla mal cuando no se introducen suficientes datos de calidad en él.

Con pequeñas variaciones de entrada en la calidad de los datos que tienen resultados tan profundos en los resultados y las predicciones, existe una necesidad real de garantizar una mayor estabilidad y precisión en la Inteligencia Artificial. Además, en algunas industrias, como las aplicaciones industriales, es posible que no se disponga de datos suficientes, lo que limita la adopción de IA.

4. MANO DE OBRA RARA Y CARA.

Como se mencionó anteriormente, la adopción y el despliegue de tecnologías de IA requieren especialistas como científicos de datos, ingenieros de datos y otras pymes (expertos en la materia). Estos expertos son caros y raros en el mercado actual. Las pequeñas y medianas empresas no alcanzan su presupuesto ajustado para atraer mano de obra de acuerdo con los requisitos del proyecto.

5. ASUNTO DE RESPONSABILIDAD

La implementación de la aplicación AI viene con gran responsabilidad. Cualquier persona específica debe soportar la carga de cualquier tipo de mal funcionamiento del hardware. Anteriormente, era relativamente fácil determinar si un incidente era el resultado de las acciones de un usuario, desarrollador o fabricante.

6. DESAFÍOS ÉTICOS.

Uno de los principales problemas de la IA que aún se deben abordar es la ética y la moral. La forma en que los desarrolladores están técnicamente preparando a los bots de inteligencia artificial a la perfección, donde puede imitar a la perfección las conversaciones humanas, haciendo que sea cada vez más difícil detectar una diferencia entre una máquina y un representante de servicio al cliente real.

El algoritmo de inteligencia artificial predice en función del entrenamiento que se le haya dado. El algoritmo etiquetará las cosas según el supuesto de los datos en los que se entrena. Por lo tanto, simplemente ignorará la exactitud de los datos, por ejemplo, si el algoritmo está entrenado en datos que reflejan racismo o sexismo, el resultado de la predicción lo reflejará en lugar de corregirlo automáticamente. Hay algunos algoritmos actuales que han etiquetado incorrectamente a los negros como "gorilas". Por lo tanto, debemos asegurarnos de que los algoritmos sean justos, especialmente cuando los utilizan individuos privados y corporativos.

7. FALTA DE VELOCIDAD DE CÓMPUTO.

Las soluciones de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo requieren un alto grado de velocidades de cálculo que solo ofrecen los procesadores de alta gama. Los mayores requisitos de infraestructura y los precios asociados con estos procesadores se han convertido en un obstáculo para su adopción general de la tecnología AI. En este escenario, el entorno de computación en la nube y los múltiples procesadores que se ejecutan en paralelo ofrecen una potente alternativa para atender estos requisitos computacionales. A medida que el volumen de datos disponibles para el procesamiento crece exponencialmente, los requisitos de velocidad de cálculo aumentarán con él. Es imperativo desarrollar soluciones de infraestructura computacional de próxima generación.

8. DESAFÍOS LEGALES

Una aplicación de inteligencia artificial con un algoritmo y un gobierno de datos erróneos puede causar desafíos legales para la empresa. Este es nuevamente uno de los mayores problemas de inteligencia artificial que un desarrollador enfrenta en el mundo real. Un algoritmo defectuoso hecho con un conjunto inadecuado de datos puede dejar una mella colosal en las ganancias de una organización. Un algoritmo erróneo siempre hará predicciones incorrectas y desfavorables. Los problemas como la violación de datos pueden ser una consecuencia de una gobernabilidad de datos débil o deficiente, ¿cómo? Para un algoritmo, la PII (información de identificación personal) de un usuario actúa como un material de alimentación que puede caer en manos de piratas informáticos. En consecuencia, la organización caerá en las trampas de los desafíos legales.

9. AI MITOS Y EXPECTATIVAS:

Existe una gran discrepancia entre el potencial real del sistema de inteligencia artificial y las expectativas de esta generación. Los medios dicen que la Inteligencia Artificial, con sus capacidades cognitivas, reemplazará los trabajos humanos.

Sin embargo, la industria de TI tiene un desafío en sus manos para hacer frente a estas grandes expectativas al transmitir con precisión que la IA es solo una herramienta que puede operar solo con la indulgencia de los cerebros humanos. Definitivamente, la inteligencia artificial puede impulsar el resultado de algo que reemplazará los roles humanos como la automatización del trabajo habitual o de rutina, las optimizaciones de cada trabajo industrial, las predicciones basadas en datos, etc.

Sin embargo, en la mayoría de las ocasiones (particularmente en roles altamente especializados), la Inteligencia Artificial no puede sustituir el calibre del cerebro humano y lo que trae a la mesa.

10. DIFICULTAD DE EVALUAR A LOS VENDEDORES.

En cualquier campo emergente, una adquisición de tecnología es bastante desafiante ya que la IA es particularmente vulnerable. Las empresas enfrentan muchos problemas para saber exactamente cómo pueden usar la IA de manera efectiva, ya que muchas empresas que no son de la IA se dedican al lavado de la IA, algunas organizaciones exageran.

Es cierto que la tecnología de IA es un retiro de lujo porque no puedes supervisar los cambios radicales que trae a la organización. Sin embargo, para implementarlo, una organización necesita expertos que sean difíciles de encontrar. Para una adopción exitosa, se necesita un procesamiento de computación de alto grado. Las empresas deben concentrarse en cómo pueden mitigar de manera responsable estos problemas de Inteligencia Artificial en lugar de quedarse atrás e ignorar esta tecnología innovadora.

La clave está en minimizar los problemas de Inteligencia Artificial y maximizar los beneficios a través de la creación de una extensa hoja de ruta de adopción de tecnología que comprende las capacidades principales de la inteligencia artificial.

: : :: : :: : :

_______________________________________________________________________________________________________________________
: : :: : :: : :

 ➤ CLICK PARA VOLVER A LA SECCIÓN DEL: CORTE I 👈

 ➤ IR AL SIGUIENTE PUNTO: DEFINICIÓN DE PROBLEMA MEDIANTE UNA BÚSQUEDA EN UN ESPACIO DE ESTADOS 👈