La idea de que la inteligencia artificial (IA) reemplazará a los humanos es errónea. Por supuesto, tiene la capacidad de realizar tareas que actualmente realizan personas, pero la IA está lejos de ser perfecta y, por esa razón, necesita humanos, coincidió un panel de expertos. 
Esto cobra particular importancia cuando los datos y el aprendizaje automático crece en adopción en diferentes industrias, incluida la de pagos y prevención del fraude.
“Cuando [sabemos que] las máquinas son malas y no funcionan bien, no parecen muy peligrosas, porque no confiamos en ellas. El verdadero problema ocurre cuando las máquinas se vuelven muy, muy buenas, pero no perfectas. Y eso es lo que está sucediendo hoy con la IA. Confiamos en la tecnología, que es muy buena, pero aún no es perfecta. Y es por eso que hoy, más que nunca, los humanos son necesarios”, destacó Xavier Sala-i-Martin, autor del Índice de Competitividad Global del Foro Económico Mundial y profesor de Economía de la Universidad de Columbia, en su conferencia en el Mastercard LAC Innovation Forum 2023.
Al inicio de su discurso recordó que hace casi un año se lanzó ChatGPT. “Entonces, después de 60 años de fracasos, la inteligencia artificial finalmente tuvo un producto que capturó la imaginación de la gente. Pero ChatGPT, como toda IA, sigue siendo imprescindible: un modelo de predicción estadística”, puntualizó.
Los modelos de pronóstico estadístico tienen tres componentes básicos: datos, patrones y predicciones. En base a una gran cantidad de datos y uno o varios algoritmos, esencialmente extraen patrones estadísticos y patrones ocultos en la información para hacer predicciones. “La razón por la que todavía necesitamos a los humanos […] es porque hay problemas en estas tres áreas”, enfatizó.
Debido a que los datos se toman del mundo real (y el mundo real existen sesgos racistas o sexistas), también lo será está información. Además, los delincuentes informáticos han encontrado encontrar un mecanismo para “envenenar los datos”. Esto provoca problemas con los algoritmos, que todavía se consideran "cajas negras".
El especialista en innovación, IA, cuarta revolución industrial y competitividad concluyó que, a medida que el uso práctico de los algoritmos crece, se necesitará de más personas “para entrenar, supervisar y garantizar que esto no se salga de control”, afirmó.
