¿Nos obligará la inteligencia artificial a repensar la empresa o solo es una herramienta más? Te explicamos su estado actual y hacia dónde se dirige el debate.
Fuente: Universidad de Navarra.-IESE
Al expandir los límites de lo que las máquinas son capaces de hacer, la inteligencia artificial (IA) plantea nuevos retos a los directivos, desde entender esta tecnología en constante evolución hasta darle un uso práctico o resolver los dilemas éticos asociados a sus crecientes cualidades humanas. Se trata de un mundo completamente nuevo para muchos. Aunque la IA podría marcar la transformación empresarial del siglo XXI, la mayoría no alcanzan a definir qué es ni a calibrar el impacto que podría tener en sus organizaciones y en la sociedad. “La IA es la nueva TI. No significa lo mismo para todo el mundo”,
asegura Darío Gil, vicepresidente de IA y computación cuántica de IBM. En su definición más básica, la IA es la manifestación de inteligencia de las máquinas. Aunque comprende el aprendizaje de estas, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, se ha convertido en un término paraguas que abarca muchos otros temas relacionados, como el big data.
Según el profesor de IESE Javier Zamora, “es lo que Marvin Minsky, cofundador del laboratorio de IA del Instituto Tecnológico de Massachusetts, solía denominar ‘una palabra maleta’, o sea, con muchos significados. Debemos ser más específicos”.
La IA y su impacto en la dirección de empresas ha sido el tema de diversos foros del IESE en los últimos meses. En ellos, directivos y académicos han debatido sobre sus implicaciones para el futuro del trabajo.
Sesenta años de avances aislados
Aunque las empresas están invirtiendo más que nunca en IA, no se trata de un concepto nuevo. Establecida como disciplina académica en 1956, los temblores de este cambio sísmico se empezaron a sentir en el mundo empresarial esa misma década, cuando los primeros ordenadores permitieron que los distribuidores recopilaran datos de ventas a una escala sin precedentes.
Pero no funcionó lo bastante bien ni resultó útil a la mayoría de las empresas hasta hace unos diez años, cuando confluyeron el abaratamiento del poder de computación, algoritmos más sofisticados y las vastas series de datos recabadas de internet y otras fuentes.
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Al expandir los límites de lo que las máquinas son capaces de hacer, la inteligencia artificial (IA) plantea nuevos retos a los directivos, desde entender esta tecnología en constante evolución hasta darle un uso práctico o resolver los dilemas éticos asociados a sus crecientes cualidades humanas. Se trata de un mundo completamente nuevo para muchos. Aunque la IA podría marcar la transformación empresarial del siglo XXI, la mayoría no alcanzan a definir qué es ni a calibrar el impacto que podría tener en sus organizaciones y en la sociedad. “La IA es la nueva TI. No significa lo mismo para todo el mundo”,
asegura Darío Gil, vicepresidente de IA y computación cuántica de IBM. En su definición más básica, la IA es la manifestación de inteligencia de las máquinas. Aunque comprende el aprendizaje de estas, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, se ha convertido en un término paraguas que abarca muchos otros temas relacionados, como el big data.
Según el profesor de IESE Javier Zamora, “es lo que Marvin Minsky, cofundador del laboratorio de IA del Instituto Tecnológico de Massachusetts, solía denominar ‘una palabra maleta’, o sea, con muchos significados. Debemos ser más específicos”.
La IA y su impacto en la dirección de empresas ha sido el tema de diversos foros del IESE en los últimos meses. En ellos, directivos y académicos han debatido sobre sus implicaciones para el futuro del trabajo.
Sesenta años de avances aislados
Aunque las empresas están invirtiendo más que nunca en IA, no se trata de un concepto nuevo. Establecida como disciplina académica en 1956, los temblores de este cambio sísmico se empezaron a sentir en el mundo empresarial esa misma década, cuando los primeros ordenadores permitieron que los distribuidores recopilaran datos de ventas a una escala sin precedentes.
Pero no funcionó lo bastante bien ni resultó útil a la mayoría de las empresas hasta hace unos diez años, cuando confluyeron el abaratamiento del poder de computación, algoritmos más sofisticados y las vastas series de datos recabadas de internet y otras fuentes.
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