NUEVA YORK
La inteligencia artificial es, en esencia, una tecnología predictiva, por lo que bajará los costos de bienes y servicios que dependen de la predicción, incluyendo al transporte, agricultura, salud, energía, manufactura y venta al por menor.
Pero también usaremos la predicción en nuevas formas para resolver otros problemas.
Piense en la navegación. Hasta hace poco, la conducción autónoma estaba limitada a ambientes controlados como depósitos y fábricas, donde los programadores podían anticipar un amplio rango de escenarios y elaborar en consecuencia algoritmos decisivos del tipo “si esto pasa, entonces …” (por ejemplo, “Si un objeto se acerca al vehículo, entonces desacelere”).
Era inconcebible poner un vehículo autónomo en una calle de la ciudad porque el número de escenarios posibles requeriría programar un número casi infinito de algoritmos del tipo “si esto pasa, entonces …”.
Inconcebible, esto es, hasta hace poco. Una vez que la predicción se abarató, los innovadores reformularon al manejo como un problema predictivo. En lugar de programar interminables declaraciones “si esto pasa, entonces …”, en cambio simplemente le pidieron a la Inteligencia Artificial (IA) que prediga “¿Qué haría un conductor humano?” Equiparon vehículos con una variedad de sensores (cámaras, tecnología LIDAR, radares, etc.) y luego recopilaron información de manejo humano de millones de kilómetros.
Conectando la información de los sensores del exterior del auto a las decisiones del conductor de adentro del vehículo (manejo, frenado, aceleración), la IA aprendió a predecir cómo reaccionarían los humanos a cada segundo de información recibida de su entorno.
Así, la predicción representó un nuevo enfoque para resolver un problema.
A medida que la IA mejore, el valor de las habilidades predictivas humanas disminuirá porque la predicción de las máquinas será un sustituto mejor y más barato. Pero esto no le cavará la tumba a los empleos humanos. Esto es porque el valor de las habilidades de criterio humano aumentará.
En el idioma de la economía, el criterio es un complemento de la predicción y, por lo tanto, cuando el costo de la predicción cae, la demanda de criterio crece. Vamos a querer más criterio humano.
Su primer CEO de IA
Si su industria genera gran cantidad de información, la Inteligencia Artificial (IA) puede transformar esos datos en valor.
Para las empresas que tienen datos, pero que carecen de conocimiento profundo en IA, recomiendo contratar un director general de IA o un vicepresidente de IA.
La experiencia con equipos de IA en Google, Stanford y Baidu encontró que los perfiles para estos cargos deben considerar que en la era de la IA, la infraestructura de datos (cómo organiza las bases de datos de su empresa y se asegura que toda la información relevante esté almacenada en forma segura y accesible) también es importante.
Es crítico saber cómo trabajar con diferentes unidades de negocio.
Un líder que pueda manejar iniciativas empresariales incrementará sus posibilidades de innovación en su industria.
La inteligencia artificial es, en esencia, una tecnología predictiva, por lo que bajará los costos de bienes y servicios que dependen de la predicción, incluyendo al transporte, agricultura, salud, energía, manufactura y venta al por menor.
Pero también usaremos la predicción en nuevas formas para resolver otros problemas.
Piense en la navegación. Hasta hace poco, la conducción autónoma estaba limitada a ambientes controlados como depósitos y fábricas, donde los programadores podían anticipar un amplio rango de escenarios y elaborar en consecuencia algoritmos decisivos del tipo “si esto pasa, entonces …” (por ejemplo, “Si un objeto se acerca al vehículo, entonces desacelere”).
Era inconcebible poner un vehículo autónomo en una calle de la ciudad porque el número de escenarios posibles requeriría programar un número casi infinito de algoritmos del tipo “si esto pasa, entonces …”.
Inconcebible, esto es, hasta hace poco. Una vez que la predicción se abarató, los innovadores reformularon al manejo como un problema predictivo. En lugar de programar interminables declaraciones “si esto pasa, entonces …”, en cambio simplemente le pidieron a la Inteligencia Artificial (IA) que prediga “¿Qué haría un conductor humano?” Equiparon vehículos con una variedad de sensores (cámaras, tecnología LIDAR, radares, etc.) y luego recopilaron información de manejo humano de millones de kilómetros.
Conectando la información de los sensores del exterior del auto a las decisiones del conductor de adentro del vehículo (manejo, frenado, aceleración), la IA aprendió a predecir cómo reaccionarían los humanos a cada segundo de información recibida de su entorno.
Así, la predicción representó un nuevo enfoque para resolver un problema.
A medida que la IA mejore, el valor de las habilidades predictivas humanas disminuirá porque la predicción de las máquinas será un sustituto mejor y más barato. Pero esto no le cavará la tumba a los empleos humanos. Esto es porque el valor de las habilidades de criterio humano aumentará.
En el idioma de la economía, el criterio es un complemento de la predicción y, por lo tanto, cuando el costo de la predicción cae, la demanda de criterio crece. Vamos a querer más criterio humano.
Su primer CEO de IA
Si su industria genera gran cantidad de información, la Inteligencia Artificial (IA) puede transformar esos datos en valor.
Para las empresas que tienen datos, pero que carecen de conocimiento profundo en IA, recomiendo contratar un director general de IA o un vicepresidente de IA.
La experiencia con equipos de IA en Google, Stanford y Baidu encontró que los perfiles para estos cargos deben considerar que en la era de la IA, la infraestructura de datos (cómo organiza las bases de datos de su empresa y se asegura que toda la información relevante esté almacenada en forma segura y accesible) también es importante.
Es crítico saber cómo trabajar con diferentes unidades de negocio.
Un líder que pueda manejar iniciativas empresariales incrementará sus posibilidades de innovación en su industria.
