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IA en el trabajo: lo bueno y lo malo

La inteligencia artificial es cada vez más frecuente en el contexto laboral, ayudando a aliviar el tedio de algunas tareas y a reducir errores. Sin embargo, ESET advierte que es fundamental recordar sus debilidades y tenerlas en cuenta a la hora de implementar esta tecnología.

por Agencia RRPP
IA en el trabajo

La IA en el trabajo tiene el poder de optimizar los procesos empresariales y reducir el tiempo dedicado a tareas que pueden disminuir la productividad general de los colaboradores y el rendimiento empresarial durante su jornada laboral.

Las empresas ya están adoptando la IA en el trabajo para múltiples funciones, ya sea revisando currículos para solicitudes de empleo, identificando anomalías en los conjuntos de datos de los clientes o escribiendo contenido para las redes sociales.

Sin embargo, si bien los sistemas de IA pueden minimizar los errores asociados con la fatiga y la distracción, no son infalibles. La IA también puede cometer errores, asumir falsedades mientras lo presenta como si fuera correcto, especialmente si hay problemas con los datos con los que fue entrenada o con el propio algoritmo. En otras palabras, los sistemas de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan (lo que requiere experiencia y supervisión humanas).

“Si bien los humanos pueden afirmar ser objetivos, todos somos susceptibles a sesgos inconscientes basados en nuestras propias experiencias vividas, y es difícil, incluso imposible, desactivar eso. La IA no crea sesgos inherentes; más bien, puede amplificar los sesgos existentes presentes en los datos con los que se entrena», comenta Camilo Gutiérrez Amaya, jefe del Laboratorio de Investigación de ESET Latinoamérica.

IA en el trabajo: monitoreo continuo

Dicho de otro modo: una herramienta de IA entrenada con datos limpios e imparciales puede producir resultados puramente basados en datos y curar la toma de decisiones humana sesgada. «Esto no es poca cosa, y garantizar la equidad y la objetividad en los sistemas de IA requiere un esfuerzo continuo en la curación de datos, el diseño de algoritmos y el monitoreo continuo”, agrega Gutiérrez Amaya.

IA en el trabajo
Advierte Gutiérrez Amaya que «todos somos susceptibles a sesgos inconscientes basados en nuestras propias experiencias vividas»

Un estudio de 2022 mostró que 54% de los líderes tecnológicos declararon estar muy preocupados por el sesgo de la IA. Además, dado que la IA se alimenta de extensos conjuntos de datos, esto plantea la cuestión de la privacidad. Cuando se trata de datos personales, los actores con intenciones maliciosas pueden encontrar formas de eludir los protocolos de privacidad y acceder a estos datos.

Si bien hay formas de crear un entorno de datos más seguro en estas herramientas y sistemas, las organizaciones aún deben estar atentas a cualquier brecha en su ciberseguridad con esta superficie de datos adicional que implica la IA.

La IA no entiende de emociones

Otro punto a considerar es que la IA no puede entender las emociones de la forma en que lo hace la mayoría de los humanos. Los humanos al otro lado de una interacción con la IA pueden sentir una falta de empatía y comprensión que podrían obtener de una interacción «humana» real y esto puede afectar la experiencia del cliente/usuario.

Un ejemplo de esto ocurrió con el juego World of Warcraft, que perdió millones de jugadores al reemplazar a su equipo de servicio al cliente, que solía ser personas reales que incluso entraban en el juego para mostrar a los jugadores cómo realizar acciones, con bots de IA que carecen de ese humor y empatía.

Por otro lado, con su conjunto de datos limitado, la falta de contexto de la IA puede causar problemas en torno a la interpretación de los datos. Por ejemplo, los expertos en ciberseguridad pueden tener un conocimiento previo de un actor de amenazas específico, lo que les permite identificar y marcar señales de advertencia que una máquina puede no tener si no se alinea perfectamente con su algoritmo programado.

Estos intrincados matices tienen el potencial de tener enormes consecuencias en el futuro, tanto para la empresa como para sus clientes.

Las «cajas negras» de la IA

Gutierrez Amaya afirma que mientras IA puede carecer de contexto y comprensión de sus datos de entrada, los humanos carecen de comprensión sobre cómo funcionan sus sistemas de IA. «Cuando la IA opera en ‘cajas negras’, no hay transparencia sobre cómo o por qué la herramienta ha dado lugar a los resultados o decisiones que ha proporcionado», indica el ejecutivo de ESET.

Agrega que ser incapaz de identificar el «funcionamiento» entre bastidores, puede hacer que la gente cuestione su validez. «Además, si algo sale mal o sus datos de entrada están envenenados, este escenario de ‘caja negra’ dificulta la identificación, gestión y resolución del problema”, asegura.

A diferencia de la IA, las personas pueden adaptarse a situaciones cambiantes y pensar de manera creativa. Sin las reglas predefinidas, los conjuntos de datos limitados y las indicaciones que utiliza la IA, los humanos pueden usar su iniciativa, conocimiento y experiencias pasadas para enfrentar desafíos y resolver problemas en tiempo real. Esto es particularmente importante cuando se toman decisiones éticas y se equilibran los objetivos comerciales (o personales) con el impacto social.

Por otro lado, los humanos pueden adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes. Si necesita una declaración urgente de la empresa sobre un evento reciente o necesita alejarse del mensaje específico de una campaña. La reprogramación y actualización de las herramientas de IA en el trabajo llevan tiempo, lo que puede no ser apropiado en determinadas situaciones.

IA: una herramienta para ayudar y mejorar la fuerza laboral

IA en el trabajo

Desde ESET destacan que el enfoque más eficaz para la ciberseguridad no es confiar únicamente en la IA o en los humanos, sino utilizar los puntos fuertes de ambos. Lo que podría significar el uso de la IA para manejar el análisis y el procesamiento de datos a gran escala, al tiempo que se confía en la experiencia humana para la toma de decisiones, la planificación estratégica y las comunicaciones.

“Nuestra recomendación es utilizar la IA como una herramienta para ayudar y mejorar a su fuerza laboral, no para reemplazarla. La IA se encuentra en el corazón de los productos en ESET, lo que permite a nuestros expertos en ciberseguridad centrar su atención en crear las mejores soluciones para los clientes. ESET identificó cómo aprovechar la IA desde ESET y el aprendizaje automático para mejorar la detección, investigación y respuesta a amenazas”, concluye Camilo Gutiérrez Amaya de ESET.

Para obtener más información, visite https://www.eset.com/latam o esetla en Instagram

Imagen destacada DC Studio en Freepik

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