Cómo ganar la carrera con máquinas cada vez más inteligentes

Cómo ganar la carrera con máquinas cada vez más inteligentes Cómo ganar la carrera con máquinas cada vez más inteligentes
Business Review · TIC

Durante los últimos años, los progresos en tecnologías de la información (en hardware, software y redes, principalmente) han sido tan rápidos y sorprendentes que muchas organizaciones, organismos, políticas y enfoques actuales no les siguen el ritmo. Estábamos muy seguros de que conocíamos los puntos fuertes y débiles de los ordenadores con respecto a los humanos, pero los ordenadores han comenzado a avanzar en algunas áreas inesperadas. Esto supone implicaciones importantes para directivos y organizaciones.

Se puede observar un claro ejemplo del espectacular aumento de la importancia de las TI al comparar un libro publicado en 2004 con un comunicado de 2010. Se trata de The New Division of Labor ("La nueva división del trabajo"), escrito por los economistas Frank Levy y Richard Murnane, que compara las capacidades de ordenadores y personas tras una investigación minuciosa.

En el segundo capítulo, titulado "Why People Still Matter" ("Por qué la gente todavía importa"), los autores presentan una gama de tareas de procesamiento de información. Por una parte, son aplicaciones sencillas de reglas ya existentes. Estas tareas, como realizar operaciones aritméticas, se pueden automatizar con facilidad, puesto que a los ordenadores se les da bien seguir reglas.

En el otro lado de la gama de complejidad se encuentran las tareas de reconocimiento de patrones, donde las reglas no pueden ser deducidas. El libro propone la conducción con tráfico como ejemplo de este tipo de tarea y afirma que no se puede automatizar:

El conductor de un camión procesa una corriente constante de información [visual, auditiva y táctil] procedente de su entorno. Para programar este comportamiento, podríamos comenzar con una cámara de vídeo y otros sensores que capten la percepción sensorial. Sin embargo, ejecutar un giro a la izquierda con tráfico en dirección contraria implica tantos factores que es muy difícil imaginar el descubrimiento del conjunto de reglas que pueda reproducir el comportamiento de un conductor.

Expresar el conocimiento [humano] e incrustarlo en software para todas las situaciones menos aquellas muy estructuradas son por ahora tareas muy complicadas. los ordenadores no pueden sustituir a los humanos fácilmente en [trabajos como conducir camiones].

Los resultados del primer DARPA Grand Challenge (organizado por la Agencia de Investigación del Departamento de Defensa estadounidense), que tuvo l...