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El aprendizaje, algo más que la formación

jueves 19 de noviembre de 2020, 13:14h

Por José Joaquín Flechoso y Javier Placer
Miembros del Colectivo Cibercotizante

Es recomendable que, en estos tiempos tan faltos de utopías pragmáticas, desveladores de la materialización, de la aleatoriedad y enfocados en dar protagonismo a un nuevo traje, transitemos de la idea de la inteligencia artificial (IA) a la realidad del aprendizaje automático (machine learning o ML). Nos remontamos con brevedad a sus orígenes modernos basados en aquellos sistemas expertos (SE) que realmente fueron los precursores de todas estas tecnologías con impacto universal, para concluir que el aprendizaje continuo automático es una herramienta que es útil saber manejar, para acotar el pandemonio que ha implantado cambios estructurales y separar la idolatría de la ciencia de la indagación científica, que pudiera ayudar a definir el marco que pretende aclarar Cibercotizante para evitar castigos por incompetencia, indiferencia o incluso mala suerte.

Los SE fueron desarrollados a mediados de los años 60. En este periodo de investigación en el campo de la IA se creía que, con la suma de unas pocas reglas de razonamiento y potentes ordenadores, se podía reproducir un auténtico experto de rendimiento superhumano. Fue el primer intento de codificar los procesos de análisis de datos, algo que se hizo posteriormente dando paso a los motores de reglas que se usaron para responder preguntas, pero de forma programada, porque por aquel entonces funcionaban conforme unas reglas predefinidas por expertos lo que limitó mucho sus posibilidades.

En 2020, las maquinas dotadas de IA son eficientes para fines concretos y muy lucrativos, pero también extremadamente limitadas siendo muy potentes, por sustentarse en fuerza bruta, traducida en falta de eficiencia. Pueden competir en realizar tareas repetitivas con los humanos y por ello es imprescindible que, si desean tener comportamientos que complementen como herramientas a los seres inteligentes, aprendan de estos y viceversa. Los sistemas actuales son propensos a errores catastróficos, carecen de capacidad de razonamiento y contextualización, y no poseen nada remotamente parecido al sentido común humano.

Buscando el uso de herramientas, es donde aparece el que podemos denominar modelo centauro alado: aquel que prioriza lo mejor del humano-joven manejando la tecnología, humano-maduro aportando experiencia y la máquina, digitalizando de extremo a extremo. Inducido inexorablemente por la tecnología, no solo no sustituye a las personas, sino que implementa con eficiencia sus capacidades y les ayuda a mejorar, cuantitativa y cualitativamente su productividad atacando de raíz sus vulnerabilidades. Este modelo aplicado sistemática y colectivamente, puede mejorar rápidamente el rendimiento de una organización de cualquier tamaño y sector. El valor del trabajo humano se desvela fundamental para el modelo y expone las potencias humanas: inteligencia, voluntad y, sobre todo, creatividad.

La IA es, entre otras cosas, una tecnología, pero cada vez cobra más protagonismo como elemento de potencial valor en las empresas. Se recoge en un estudio recientemente publicado por Microsoft, que las empresas líderes en la adopción de IA y en la formación de sus empleados, están mejor preparadas para adaptarse a la crisis. Según el mismo informe, la clave de la competitividad radica en la implantación de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y en la apuesta por la capacitación del capital humano para sacarle mayor partido, manteniendo el equilibrio trabajador/herramienta. La formación es adquirir conocimientos, pero el aprendizaje también incluye la implicación activa en aplicarlos y generar nuevos por la heurística de la práctica.

La realidad es que se puede empezar a acelerar el uso de esta tecnología de una manera mucho más fácil, estando a tiempo de aprender a usar y desarrollar herramientas complejas generadoras de datos, pasando del BigData actual, a lo que será el VerySmallData del mañana basadas en 5G.

La medida 100, de las propuestas presentadas en septiembre de 2019, por el Gobierno de España mencionaba, por primera vez, la creación de una Escuela de Inteligencia Artificial. Hubiera ayudado, sin duda, tenerla activa ya, con el fin de tomar decisiones relevantes que se basan en opiniones subjetivas sin datos relevantes ni modelos predictivos solventes. Todos los modelos son erróneos. Algunos, útiles.

Pero si ya conocemos en qué podemos beneficiarnos de la IA, a esta la podemos considerar el continente, pero el aprendizaje automático es realmente el contenido y donde se genera el valor. Los algoritmos de ML encuentran patrones en los datos históricos que el ser humano intuye, pero es incapaz de manejar por la necesidad de la inmediatez. Los modelos de ML entrenados siguen estos patrones de comportamiento para hacer predicciones con datos nuevos, lo que permite que las empresas y organizaciones tomen decisiones adecuadas a tiempo, basadas en datos, sin sesgos ni intuición humana algo que puede derivar en decisiones erróneas.

En el AWS 2018 Summit en Londres el Dr. Werner Vogels de Amazon reveló que “AWS concentra su esfuerzo en ofrecer características y servicios basados ​​en IA para potenciar aún más la eficiencia en la entrega de productos para sus clientes”, posiblemente uno de los servicios más valorados por estos: el compromiso de fecha de entrega. Pero Amazon está inmerso en un proceso por encontrar talento tecnológico en la actualidad, y quizás esta sea la oportunidad que muchos han estado esperando. El anuncio de que la compañía actualmente tiene 33.000 vacantes para puestos corporativos y tecnológicos que apoyan áreas que incluyen Alexa, AWS, tecnología de operaciones o Prime Video, fue un reclamo irrechazable para miles de candidatos. Si a esto le añadimos que el sueldo que se ofrece se encuentra alrededor de 150.000 dólares, poco más se puede decir aquí. Dicho acto se convirtió en una convocatoria abierta a todos los solicitantes de empleo, que puso a disposición de los candidatos un equipo de 1.000 reclutadores de Amazon que ofrecieron 20.000 sesiones gratuitas de capacitación profesional en un solo día.

Se ha de competir con las mismas herramientas o definitivamente se acabará con los tejidos productivos nacionales desde las plataformas globales. Hay que ser parte relevante de la plataforma. Esperamos poder analizar con solvencia una traslación a España de un escenario similar en el futuro cercano. Cinco mil millones en nuevos sueldos cotizables anuales lo sugieren.

Decía Chesterton que el mundo se divide a sí mismo en progresistas y conservadores; los primeros se dedican, con convicción de encontrar nuevos y mejores caminos, a la comisión de errores y los segundos, a conservar estos últimos. La digitalización de extremo a extremo es la apuesta progresista. Se facilita con solvencia por la aplicación sistemática de aprendizaje continuo automático (ACA) a la base industrial, sanitaria, científica y de formación. Se puede empezar a cerrar un círculo virtuoso fractal, infinitas veces ya probado como exitoso, apalancado en el talento existente y la creación de herramientas.

De otra manera, parece abocado a aumentar la fragilidad desvelada, especialmente en Europa, por el pandemonio, desde el punto de vista sicológico, social y económico. No demos la razón a Unamuno. Como dicen The Clash: muerte o gloria.

La ventaja del aprendizaje es que va de abajo a arriba, fractal, antifrágil. Intentar tener una visión completa de la realidad es lo opuesto al dogmatismo. Las encuestas no se podrían usar como herramienta pauloviana. Un truco muy eficiente para este caso en aprendizaje automático es la detección de anomalías. Con este tipo de algoritmos aplicados en métodos de aprendizaje no supervisado, se pueden crear los datos que sirven para entrenar otros que encuentran patrones más eficientes, si un experto ayuda a detectar la relevancia de esas anomalías. Sutilmente, es muy distinto tener a programadores codificando sistemas, si estos lo hacen bajo la dirección del experto.

La demanda de trabajo de analistas de ML que entiendan cómo se pueden preparar los datos para su análisis, es insaciable. El rápido efecto de la aplicación de nuevas herramientas en el negocio ayuda a romper los viejos hábitos al incluirse a los encadenados por ellos en el proceso de aprendizaje.

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