Si bien la IA es una propuesta emocionante, no desea caer en la trampa de implementar soluciones de esa naturaleza que tengan un aspecto increíble y tengan ese "factor sorpresa" inicial, solo para pensar poco en cómo esta nueva tecnología agregará valor. Concéntrese primero en las metas de su proyecto y luego en cómo la IA podría ayudarlo a alcanzarlas o a mejorar el valor de dicho proyecto.

Para maximizar los beneficios que aporta la IA, hay tres preguntas a tener en cuenta al evaluar las implementaciones de IA.

Fuentes

Muchos de los beneficios económicos de la IA están relacionados con el tiempo que una empresa puede ahorrar en proyectos mejorados por este método. Los sistemas de IA son, en la mayoría de los dominios, mucho más rápidos en el procesamiento de la información que los seres humanos o incluso los sistemas informáticos tradicionales. Los sistemas de aprendizaje automático pueden sintetizar nueva información y tomar decisiones inteligentes con rapidez, sobre todo cuando se hace uso de una gran red neuronal artificial (ANN). Como nunca antes, la eficiencia de los sistemas de IA puede ayudar a los investigadores a utilizar datos, encontrar información y desarrollar soluciones en mucho menos tiempo.

La "I" en "IA" típicamente implica que una máquina es capaz de cierta inteligencia a nivel humano. Pero, en ciertas áreas, la IA también puede ser más inteligente que cualquier humano. Esto es particularmente cierto cuando se trata de resolver problemas lógicos que pueden reducirse fácilmente a tareas discretas, así como problemas cuyos objetivos o metas pueden definirse claramente. Por ejemplo:

Si bien problemas como estos son difíciles de resolver para los seres humanos, en algunos casos imposibles de resolver, la IA puede asumirlos.

Los seres humanos cometen errores por una variedad de razones, incluidos:

Si bien no es a prueba de tontos, la IA puede compensar algunos o todos estos factores. Por ejemplo, un piloto podría tener años de experiencia volando un avión, así como cualquier otra persona, mejor que una máquina, incluso, pero ese piloto no es inmune a las dolencias físicas y mentales. Durante una emergencia, si el piloto no está pensando con claridad, es posible que se pierda una parte crítica del procedimiento de aterrizaje. Un sistema de IA, por otro lado, puede recordar al piloto cualquier procedimiento perdido o de otra manera involucrar esos procedimientos automáticamente si detecta un problema.

Otros ejemplos de IA que reducen los errores humanos incluyen:

Los trabajos de minería, construcción, conducción de camiones, manejo de aviones, el servicio militar, y así sucesivamente, todos implican un alto riesgo para el personal humano. A medida que los sistemas de IA asumen algunas de estas tareas, es posible reducir la necesidad de que los seres humanos vivan situaciones en las que su seguridad está en peligro. Por ejemplo, los robots de soldadura pueden minimizar las lesiones producidas por herramientas y reducir la exposición de un operador humano a humos nocivos.

La IA no solo puede realizar los trabajos que actualmente son peligrosos, sino que también puede introducir nuevos métodos que solo no eran posibles ya que implicaban riesgos para la seguridad. Por ejemplo, en lugar de disparar a objetivos "inertes" inmóviles o que se mueven lentamente, la IA se puede utilizar para realizar ejercicios de entrenamiento militar con soldados robóticos que no solo se mueven, sino que pueden tomar las mismas decisiones tácticas que un soldado enemigo.