La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado múltiples sectores, desde la medicina, la educación hasta la manufactura. Sin embargo, no todas las situaciones requieren su uso. Implementarla en el momento y contexto adecuado puede significar una gran ventaja, pero usarla innecesariamente puede generar gastos y problemas éticos. En este artículo, el Dr. Ernesto Leonides Rodríguez, Director del programa Bachelor of Science in Engineering with Management Track (Ingeniería Industrial), explora algunos ejemplos sobre cuándo sí y cuándo no usar IA.
Cuándo Sí usar IA
- Análisis de grandes volúmenes de datos
Ejemplo: empresas de marketing utilizan IA para analizar el comportamiento de los clientes en redes sociales y ofrecer publicidad personalizada.
Dado que el volumen de datos es inmenso, los algoritmos de IA pueden identificar patrones más rápido que un equipo humano.
- Automatización de procesos repetitivos
Ejemplo: en fábricas, los robots con IA pueden ensamblar productos de manera eficiente, reduciendo errores y mejorando la producción.
También en oficinas, los chatbots automatizan la atención al cliente respondiendo preguntas frecuentes.
- Diagnóstico médico y detección de anomalías
Ejemplo: algoritmos de IA ayudan a radiólogos a detectar cáncer en imágenes de resonancia magnética con mayor precisión. Ésto permite diagnósticos tempranos y tratamientos más efectivos.
- Optimización del tráfico y logística
Ejemplo: aplicaciones como Google Maps usan IA para predecir congestionamientos vehiculares y sugerir rutas más rápidas.
En logística, empresas como Amazon optimizan rutas de entrega para minimizar costos y tiempos de envío.
- Seguridad y detección de fraudes
Ejemplo: los bancos utilizan IA para detectar transacciones sospechosas y prevenir fraudes financieros.
Si un usuario nunca ha realizado compras en otro país y de repente aparece un cargo sospechoso, la inteligencia artificial puede bloquearlo automáticamente.
Ahora, veamos cuándo No usar Inteligencia Artificial
- Tareas que requieren juicio ético y moral
Ejemplo: en juicios legales, depender de una IA para determinar sentencias podría ser problemático, ya que los algoritmos pueden contener sesgos que perpetúan injusticias.
- Cuando el costo de implementación supera el beneficio
Ejemplo: una pequeña empresa que solo recibe cinco consultas al día en su sitio web no necesita un chatbot con IA. Un formulario de contacto o una persona atendiendo manualmente es suficiente y más económico.
- Cuando los datos son insuficientes o sesgados
Ejemplo: si una empresa de recursos humanos usa IA para contratar empleados, pero entrena el modelo con datos de contrataciones previas sesgadas (por ejemplo, con predominancia de un solo género o raza), la IA perpetuará esa discriminación en el futuro, también cuando para selección de empleados elimina automáticamente a candidatos que no tienen títulos universitarios, sin considerar experiencia o habilidades
- Procesos que requieren alta creatividad y empatía
Ejemplo: IA puede generar música o arte, pero carece de emociones humanas.
Para tareas como terapia psicológica, liderazgo empresarial o escribir literatura profunda, la intervención humana sigue siendo irremplazable.
- Cuando puede generar riesgos de seguridad o privacidad
Ejemplo: el uso de inteligencia artificial en el reconocimiento facial ha generado controversias por la invasión a la privacidad.
Si una empresa usa IA para monitorear empleados sin su consentimiento, podría enfrentar problemas legales y de reputación.
Conclusión
Aunque la inteligencia artificial es una herramienta poderosa, la supervisión humana sigue siendo clave en muchas áreas para garantizar precisión, ética y un pensamiento crítico, por ésto no es la solución para todo.
Antes de implementarla, es crucial evaluar si realmente aporta valor, si hay datos suficientes para entrenarla correctamente y si no genera problemas éticos.
Cuando se usa con criterio, puede mejorar la eficiencia. y la precisión; cuando se usa sin necesidad, puede ser un gasto innecesario o incluso un riesgo.
