Un estudio del MIT reveló el verdadero potencial de la inteligencia artificial sobre las tareas que actualmente realizan los humanos. ¿Qué dijo?
Mientras que el rápido avance de la inteligencia artificial (IA) cautiva a varios sectores y empresas, también trae aparejados serias preocupaciones respecto al potencial de las nuevas tecnologías para superar o reemplazar a los humanos en el ámbito profesional.
Sin embargo, un reciente estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) llegó para calmar las aguas y brindar una respuesta con un respaldo científico frente a la incógnita del futuro de los empleos.
En concreto, los especialistas estudiaron las tareas que componen los trabajos que requieren visión -capturar, procesar e interpretar información del mundo real a partir de imágenes y videos-, y evaluaron la viabilidad económica de automatizarlas utilizando tecnologías de IA.
El estudio se basa en una muestra limitada de trabajos y no se puede generalizar a todas las industrias.
El estudio, llamado "La viabilidad económica de la automatización de la visión por computadora", llegó a una conclusión más moderada a diferencia de las visiones apocalípticas que cobran popularidad en las redes y los titulares.
Los investigadores encontraron que, actualmente, solo el 23% de los trabajos que involucran visión son susceptibles de ser automatizados con IA, tanto desde el punto de vista económico como desde el de la utilidad para las empresas.
Las tareas que son más viables para la automatización son aquellas que son repetitivas, bien definidas y que no requieren mucha creatividad o juicio propio; mientras que las menos viables son aquellas más complejas, que requieren interacción humana y se basan en la experiencia y el conocimiento tácito.
En concreto, desde el MIT definieron que en el 77% de los casos a las firmas no les resulta beneficioso el cambio. "Esto indica una integración más gradual de la IA en diversos sectores, en contraste con el rápido desplazamiento de empleo impulsado por la IA, que a menudo se supone como hipótesis", comentó Neil Thompson, investigador del MIT CSAIL.
