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No se puede negar que la inteligencia artificial (IA) posee el poder de provocar cambios transformadores en las industrias y en nuestras vidas. Sin embargo, a pesar de este inmenso potencial, la adopción generalizada de la IA aún no se ha hecho realidad.
Esto se debe principalmente a la escasez de trabajadores cualificados, los costosos costes que implica el desarrollo y la limitada disponibilidad de recursos para todos.
No obstante, si logramos que los individuos puedan utilizar fácilmente la tecnología de la IA, podremos desencadenar una amplia adopción que llegue a todos los aspectos de la sociedad. De este modo, podemos garantizar que los beneficios de la IA lleguen cada vez más lejos.
Esta idea ha llevado a grandes empresas tecnológicas como Microsoft y Google a defender y desarrollar lo que se conoce como la democratización de la IA.
¿Qué es la democratización de la IA?
La democratización de la IA consiste en poner la IA al alcance de todos, independientemente de su procedencia o recursos. El objetivo clave es ofrecer a todos las mismas oportunidades de beneficiarse de la IA para potenciar la innovación y fomentar la creatividad.
La democratización de la IA es un tema amplio e implica varios aspectos, entre ellos
- Accesibilidad
- Educación y formación
- Colaboración y apertura
- Consideraciones éticas
- Accesibilidad
El aspecto de la accesibilidad tiene que ver con el desarrollo de herramientas y plataformas de IA para que cualquier persona, especialmente los que no son expertos en esta materia, pueda utilizarlas con facilidad. Se trata de crear herramientas accesibles con interfaces fáciles de usar y comprensibles para todos.
También implica agilizar todo el proceso de desarrollo de la IA, haciéndolo lo más sencillo y fluido posible para todos los implicados.
Educación y formación
El aspecto de educación y formación se refiere al desarrollo y suministro de recursos, programas de formación e iniciativas educativas para el público, proporcionándoles los conocimientos y habilidades necesarios para comprender, desarrollar y utilizar eficazmente las tecnologías de IA.
Colaboración y apertura
La colaboración y la apertura se refieren a la participación de una comunidad más amplia para contribuir al desarrollo y mejora de algoritmos, modelos y aplicaciones de IA.
Consideraciones éticas
Las consideraciones éticas implican desarrollar y desplegar la IA de forma ética y responsable, abordando cuestiones como los sesgos, la privacidad, la transparencia y la equidad.
Tipos de democratización de la IA
La IA puede democratizarse de diferentes maneras. A continuación se examinan cuatro tipos principales.
Democratización de Datos
Se trata de facilitar a los usuarios la introducción de datos en almacenes y lagos de datos. Dado que la IA necesita muchos datos para aprender, permitir que la gente acceda libremente a los datos puede ser útil para probar herramientas de IA y transferir el aprendizaje.
Kaggle es quizá el ejemplo más conocido de democratización de datos en el mundo real. Ofrece numerosos conjuntos de datos de código abierto a los que los usuarios pueden acceder libremente y utilizarlos para entrenar sus propios modelos.
Democratización de Algoritmos
Se trata de hacer que los algoritmos de IA sean accesibles a todo el mundo sin necesidad de conocimientos especializados. Existen algunas herramientas que permiten utilizar la IA sin necesidad de tener conocimientos de programación, como por ejemplo
La democratización de los algoritmos también implica compartir los nuevos algoritmos desarrollados a través de la investigación. Github, una popular plataforma con más de 128 millones de repositorios públicos, se utiliza habitualmente para compartir estos algoritmos.
Democratización Informática
Se refiere a la accesibilidad y disponibilidad de recursos informáticos, herramientas e infraestructuras para un público más amplio. Esto significa hacer que la potencia y los recursos informáticos sean más asequibles y accesibles para la gente.
Entre las plataformas de computación en nube que permiten a los usuarios acceder a recursos informáticos escalables bajo demanda se encuentran:
En este sentido, un ejemplo destacado es Google Colab, que proporciona unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alta computación de forma gratuita sin necesidad de disponer de hardware potente en el sistema local. Con sólo una cuenta de Gmail, cualquiera puede utilizar el hardware de Colab y crear modelos de IA de forma gratuita.
También puede actualizar a Colab Pro, donde se le proporcionará memoria de acceso aleatorio (RAM) adicional para un entrenamiento más rápido de sus modelos.
Una vez entrenado su modelo, podrá integrarlo sin esfuerzo en sus aplicaciones.
Democratización del conocimiento
Se trata de hacer que el conocimiento, la experiencia y los recursos de aprendizaje sean fácilmente accesibles para un amplio abanico de personas. Varias plataformas ofrecen cursos y certificaciones de IA en línea de las mejores universidades a cualquier persona. Algunas de las más populares son:
Estas plataformas ofrecen oportunidades educativas para aprender cómodamente sobre IA.
Las comunidades de código abierto como GitHub y Stack Overflow también contribuyen a la democratización del conocimiento al proporcionar plataformas para compartir código, debatir técnicas de IA y buscar ayuda de otros.
Además, se han introducido chatbots para guiar a los desarrolladores en la escritura de programas de IA.
Al poner la educación y los recursos de IA a disposición de más personas, la democratización del conocimiento garantiza que los individuos puedan adquirir las habilidades y la comprensión necesarias para utilizar la IA.
Ventajas y desventajas de la IA democratizada
Ventajas
Reducción de la escasez de competencias: La IA democratizada reduce la escasez de personas cualificadas y disminuye el elevado coste de desarrollo de la implementación de la IA.
Eficiencia de costes: Con la IA democratizada, ya no es necesario adquirir datos, herramientas y recursos informáticos caros, lo que se traduce en una reducción de los costes de utilización de la IA.
Mayor productividad: La IA democratizada permite a las personas centrarse en sus tareas en lugar de en la creación de técnicas de IA, lo que aumenta la productividad y reduce el tiempo necesario para el proceso de desarrollo.
Innovación empresarial: Al hacer que la IA sea más accesible, la IA democratizada amplía el potencial de las empresas para explorar nuevos casos de uso.
Eliminación de barreras: La IA democratizada elimina los obstáculos para que las personas y las organizaciones se inicien en la IA. Esto significa que personas de todo el mundo, independientemente de sus limitaciones financieras, pueden iniciar fácilmente su andadura en la IA.
Desventajas
Control no capacitado: La democratización de la IA significa que cualquiera puede crear y controlar la IA, incluso sin la formación o las habilidades adecuadas. Esto puede causar problemas como prejuicios, discriminación o errores, ya que el sistema se construye sin el cuidado y el control adecuados. Además, los no expertos pueden tener dificultades para reconocer estos problemas a menos que el sistema esté construido y gestionado. Esto puede llevar a las empresas a una posición difícil en la que necesiten recuperar la confianza y reparar cualquier daño causado.
Accesibilidad frente a educación: Existe un equilibrio entre los aspectos de accesibilidad y los de educación y formación. La accesibilidad permite a los no expertos construir sistemas de IA sin conocimientos de IA, lo que desincentiva el aprendizaje de la IA, la educación y la formación. Esto, a su vez, puede repercutir en los usuarios con conocimientos y habilidades para utilizar de forma responsable las herramientas de IA. Cuanto más accesibles sean las herramientas de IA, menos gente estará interesada en aprender sobre IA.
Preocupación por la privacidad: La democratización de la IA a menudo implica compartir datos en la nube, lo que plantea problemas de privacidad y puede disuadir a las personas de utilizar estas herramientas debido a la sensibilidad de sus datos.
Conclusión
La democratización de la IA significa poner la IA al alcance de todos, independientemente de sus antecedentes o recursos. Implica hacer accesible la IA, proporcionar educación y formación, promover la colaboración y la apertura, y tener en cuenta factores éticos.
Podemos democratizar la IA compartiendo datos, algoritmos, recursos informáticos y conocimientos.
Esto tiene varias ventajas, como abordar la escasez de profesionales cualificados en IA, ahorrar tiempo y dinero en el proceso de desarrollo de la IA y facilitar que cualquiera pueda empezar.
Sin embargo, si los sistemas de IA se desarrollan sin los conocimientos adecuados, pueden tener problemas como el sesgo y la discriminación, que pueden crear situaciones no deseadas para las empresas.
