Inteligencia Artificial. Qué es? Para qué sirve?

Una completa guía de Singularity University

Hoy en día, puede ser difícil comprender el significado y el impacto potencial que la inteligencia artificial (IA) tiene para la humanidad. Desde Siri a Watson de IBM hasta las representaciones de Hollywood de robots asesinos, no está claro qué debemos esperar en última instancia de esta tecnología exponencial.

Lo que si está claro: los productos y servicios impulsados por IA se han convertido en casi todos los aspectos de nuestra vida personal y profesional en tan solo unos años. Y a medida que las soluciones de IA continúan emergiendo y convergiendo, ese ritmo de cambio solo continuará acelerándose. Es fácil encontrar escenarios de un futuro utópico de abundancia donde las máquinas hacen todo el trabajo duro, así como escenarios sombríos donde el desempleo se dispara a medida que los trabajadores tradicionales son reemplazados por máquinas cada vez más capaces.

Con tan rápido progreso, es difícil hacer suposiciones sobre el futuro de la IA. Pero en lugar de centrarnos en lo desconocido, podemos examinar lo que sabemos sobre la IA, sus aplicaciones actuales y su posible impacto futuro.
En la Universidad de Singularity, ayudamos a organizaciones e individuos a entender las interrupciones y oportunidades de tecnologías exponenciales como la IA. Ya sea que sea un empresario, CEO de Fortune 500 o simplemente un humano curioso que quiera entender a dónde nos dirigimos como especie, la IA está afectando significativamente todas nuestras vidas.

Ninguno de nosotros puede predecir el futuro de la IA. Pero si está buscando una guía accesible que lo ayude a comprender esta emocionante tecnología, le ofrecemos esta Guía exponencial de inteligencia artificial. ¡Sigue leyendo para más!

Qué es la inteligencia artificial?

IA es un “término general” para una rama de la informática centrada en la creación de máquinas capaces de pensar y aprender. Según sus experiencias, las IA aprenden a tomar mejores decisiones en el futuro. Esta capacidad para aprender y aplicar el conocimiento imita de cerca la manera en que los seres humanos comprenden el mundo y permite que las máquinas realicen tareas que antes solo eran posibles con las mentes humanas.

Algunas de las tareas similares a los humanos que pueden hacer las IA incluyen:
• Resolución de problemas complejos
• Interpretación visual (visión por computador)
• Reconocimiento de voz (procesamiento del lenguaje natural)

Estas capacidades se logran a través de una colección de algoritmos informáticos que utilizan las matemáticas y la lógica para realizar la tarea asignada por la IA. Entonces, aunque nuestros libros y películas de ciencia ficción más famosos tienden a representar la IA en forma de robots humanos, la IA es simplemente un código de computadora que se ejecuta en un software.

A diferencia del cerebro humano, estos programas inteligentes pueden ejecutarse en una variedad de diferentes tipos de hardware, ya sea su teléfono inteligente, un almacén de servidores web o un Tesla de conducción automática.
Esta variedad de casos de uso es lo que a menudo hace que la IA sea tan difícil de entender, pero también es lo que la hace tan poderosa. La capacidad de agregar una capa de IA a casi todas las tecnologías significa que a medida que avanza la IA, el mundo que nos rodea parecerá cobrar vida. Este “despertar” cambiará drásticamente la vida tal como la conocemos, desde las actividades de ocio y de negocios hasta nuestra salud y espiritualidad. Para tener una idea de cómo podría suceder esto, primero echemos un vistazo a cómo funciona la IA.

“La inteligencia artificial es tal vez el abuelo de todas las tecnologías exponenciales, que seguramente transformará el mundo y la raza humana de una manera que apenas podemos rodear nuestras cabezas”.
–Jason Silva

Cómo funciona la inteligencia artificial?

Al igual que la inteligencia humana, la inteligencia artificial funciona tomando grandes cantidades de datos, procesándola a través de algoritmos que han sido ajustados por experiencias pasadas y utilizando los patrones encontrados dentro de esos datos para mejorar la toma de decisiones.
Para simular la inteligencia humana de esta manera, los ingenieros de IA proporcionan a sus máquinas la capacidad de:
1. Percibir el entorno que lo rodea (que puede ser simplemente datos)
2. Detectar patrones en el entorno.
3. Aprende de los patrones y actualiza la memoria experiencial.

Luego, estos pasos se repiten hasta que haya suficientes datos para hacer predicciones con confianza y apoyar la toma de decisiones.

Lo que hace que la IA sea notable es la velocidad, la precisión y la resistencia que aporta a este proceso de aprendizaje similar al humano. Los seres humanos tienen que comer, dormir y atender una variedad de necesidades personales. También somos criaturas de la comodidad, y muy tercas, demasiados cambios nos hacen sentir incómodos. Y cuando se les presenta nueva información y experiencias, los humanos tienden a dejar que nuestros prejuicios nos impidan tomar las decisiones más lógicas y razonables.

Las máquinas no sufren ninguna de estas deficiencias. Para la mayoría de los propósitos, son capaces de ejecutarse de forma indefinida, lo que permite a los IA procesar y detectar patrones en grandes cantidades de datos sin fatiga mental.

Las IA están modificando constantemente su comprensión de su entorno, actualizando su “perspectiva” de la realidad y actualizando la probabilidad de sus predicciones sin aferrarse a ideas antiguas. Algunas personas consideran que esta lógica fría es la parte más aterradora de la IA, sin embargo, también es lo que les permite a las AI encontrar soluciones que los humanos pueden no reconocer.

El concepto de IA ha existido desde 1955, pero su crecimiento ha explotado en los últimos años debido a tres factores:

1. Enorme aumento de potencia de cálculo
2. Conjuntos de datos grandes y baratos
3. Avances en el campo del aprendizaje automático.
Pero el poder de la computación por sí solo no habría logrado mucho si no fuera por dos tecnologías clave que soportan la inteligencia artificial: el big data y el aprendizaje automático.

Big data, que proporciona conjuntos de datos masivos y actividad del usuario para aumentar en gran medida la calidad de la “educación” que reciben los IA.

El aprendizaje automático (Machine learning) es un método de análisis de datos que permite a las computadoras aprender sin instrucción externa.

El aprendizaje profundo (Deep learning) es una rama del aprendizaje automático que utiliza simulaciones por computadora llamadas redes neuronales artificiales.
Cómo se relacionan la inteligencia artificial, el big data, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?
Como hemos mencionado, IA cubre un amplio campo de ciencias involucrado en el desarrollo de sistemas informáticos que piensan y aprenden de una manera similar a la inteligencia humana. Las aplicaciones de IA a menudo se dividen en “IA estrechas” que realizan tareas específicas como jugar ajedrez y “AI generales” que entienden el lenguaje, el contexto y las emociones como lo hacen los humanos. Echemos un vistazo más de cerca a las relaciones entre IA, big data, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Big Data (Grandes datos)

Con el rápido descenso del costo de los sensores y el crecimiento global de la Internet de las cosas (IoT), hemos aumentado dramáticamente la cantidad de dispositivos inteligentes y conectados que continuamente miden y registran datos. Casi todas las acciones que realizamos ahora están registradas en una base de datos en algún lugar. Esto incluye la actividad del dispositivo móvil, el historial de compras en nuestras tarjetas de crédito, nuestra actividad de navegación en línea, nuestros feeds de redes sociales e incluso nuestros datos biológicos.

Big data es el término para estas colecciones masivas de datos a las que todos contribuimos todos los días. Big data es el combustible que permite a la IA aprender mucho más rápidamente. La abundancia de datos que recopilamos proporciona a nuestra IA los ejemplos que necesita para identificar diferencias, aumentar las capacidades de reconocimiento de patrones y discernir los detalles finos dentro de los patrones.

Si le dio a una IA una imagen de un perro y una imagen de un gato para aprender, tendrá una IA que es terrible en la tarea de determinar las especies de mascotas. Alimenta al mismo algoritmo con millones de fotos de mascotas, y la IA puede aprender rápidamente cómo distinguir perros y gatos, y también determinar las diferentes razas dentro de la especie.

Big data permite que la IA aprenda con el ejemplo y no con las instrucciones proporcionadas por los humanos. Y pueden aprender de esta manera debido a los avances en el aprendizaje automático.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que aprende de la experiencia y permite que las computadoras encuentren información oculta sin ser programadas explícitamente para hacerlo. El aprendizaje automático analiza los datos y aprende de ellos para tomar decisiones y predicciones, e incluye el aprendizaje supervisado (entrada manual de datos y soluciones) y el aprendizaje no supervisado.

El aprendizaje automático es un subconjunto del campo más amplio de la IA, y es uno de los muchos procesos que permiten la creación de la IA. Se han explorado muchas formas de crear AI, pero el aprendizaje automático es importante porque no requiere la intervención o la intervención humana. En lugar de aprender por instrucción, la IA de aprendizaje automático aprende mediante la exposición a ejemplos encontrados en datos. A través del aprendizaje automático, IA puede aprovechar los enormes conjuntos de datos generados por nuestras actividades diarias. Para aprender sin la participación humana, el aprendizaje automático funciona en gran medida mediante la implementación de métodos estadísticos en el proceso de aprendizaje.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es parte de un campo más amplio de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales, que son simulaciones por computadora basadas en el cerebro humano. El aprendizaje profundo incluye aspectos de los algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales y IA.

Las redes neuronales artificiales creadas a partir de estos componentes son donde el campo de la IA se acerca más al modelado del funcionamiento del cerebro humano. Las fórmulas matemáticas mejoradas y la mayor capacidad de procesamiento de la computadora están permitiendo el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje profundo más sofisticadas que nunca. El aprendizaje profundo, también llamado aprendizaje estructurado y aprendizaje jerárquico, es el tipo de inteligencia de la máquina utilizada para crear IA que vencen a los humanos en los juegos de Go y ajedrez.

¿Cómo afecta la IA a nuestras vidas?

Algunas de las aplicaciones más poderosas y prevalentes de la IA son las que a menudo damos por sentadas. Incluyen las IA que manejan sus búsquedas en Google, desvían el spam de su bandeja de entrada y seleccionan los anuncios que ve en el panorama digital. La IA identifica a las personas en sus imágenes de Facebook y recomiendan los productos que compra en Amazon.

Sin importar dónde viva y trabaje, una cosa es cierta: cada vez más de la infraestructura técnica de nuestra sociedad está impulsada por IA. Si bien muchos IA son fáciles de pasar por alto porque no nos hablan como Siri ni realizan tareas físicas como conducir nuestros Teslas, trabajan constantemente entre bambalinas, desempeñando funciones cruciales como el reconocimiento de patrones, la resolución de problemas, la generación de informes y la optimización.

La tecnología IA se está abriendo camino en casi todos los aspectos de nuestras vidas. Nos está ayudando a mantenernos vivos a través de su integración con la atención médica, e influir en nuestras economías a través de su integración con las finanzas.

Cuáles son algunos ejemplos de cómo la IA está afectando a la salud?

Con la importancia fundamental de la salud en nuestras vidas, no debería sorprender que estemos viendo una integración masiva de la IA en la atención médica y la medicina, desde la ciberseguridad para los registros de pacientes hasta las cirugías asistidas por IA. Aquí hay unos ejemplos:

• Un estudio mostró cómo los asistentes virtuales que utilizan los sistemas de inteligencia artificial de lenguaje natural están ahorrando a los médicos y enfermeras entre un 17 y un 20 por ciento de las veces al reducir las visitas innecesarias y los gastos generales del flujo de trabajo.
• Las nuevas implementaciones de IA se están utilizando para descubrir las brechas en la atención al paciente, protegiendo contra los descuidos en la programación y los tratamientos, lo que ayuda a los hospitales a mejorar la atención y, posiblemente, a prevenir las demandas por negligencia profesional. Se ha estimado que el uso de IA para agilizar el flujo de trabajo administrativo general en los hospitales podría proporcionar un ahorro anual de $ 18 mil millones de dólares.
• Las prácticas de diagnóstico se benefician de la capacidad de los IA para analizar muestras de forma rápida y precisa.
• En la investigación farmacéutica, la IA se está utilizando para acelerar enormemente el proceso de descubrimiento de fármacos.
Desde ayudar a los empleados de la salud humana a trabajar de manera más eficiente, a mejorar los diagnósticos y descubrir nuevos medicamentos, IA se propone revolucionar una industria que se convirtió en el mayor empleador de EE. UU. en 2017.

Cuáles son algunos ejemplos de cómo la IA está afectando a los servicios financieros?

Las fortalezas de IA son una buena combinación para los desafíos que enfrentan las empresas de servicios financieros en todo el mundo. IA ha generado mucha emoción y atención en los últimos años debido a su enorme potencial para agregar valor a todo tipo de transacciones de servicios financieros. Los bancos y las empresas de inversión están explorando el poder de la inteligencia artificial para mejorar la experiencia del cliente, automatizar tareas engorrosas, reducir costos y ayudar a descubrir nuevas oportunidades para el crecimiento futuro.
Por ejemplo, la capacidad de la IA para detectar y analizar patrones en big data hace que sea una herramienta poderosa para la gestión de la riqueza y las inversiones. Una de las formas clave en que estamos viendo esta asociación hoy es a través de “roboadvisors” (Asesores robóticos) impulsados por IA que están asumiendo muchos aspectos de la gestión de la cartera financiera para los clientes.

Compañías como Betterment que utilizan una combinación de experiencia humana y de inteligencia artificial están liderando la carga en esta tendencia creciente. La compañía ayuda a los clientes a establecer una cartera, elegir y mantener inversiones por una tarifa anual fija. El enfoque de Betterment ha ganado popularidad en los últimos años y la compañía actualmente supervisa más de $10 mil millones en activos para más de 250,000 clientes.

Y para aquellos de nosotros que estamos preocupados por la seguridad de nuestras cuentas y activos bancarios personales, podemos esperar una protección contra el fraude más sofisticada y basada en la inteligencia artificial en el futuro. Y para aquellos de nosotros que hemos soportado la incómoda asistencia telefónica de nuestros bancos, podemos esperar avances en los bots de servicios de inteligencia artificial que prometen ser mucho más eficientes para resolver problemas y brindar respuestas rápidas.

Cuáles son los riesgos y beneficios asociados con la IA?

“La gente realmente está demasiado enfocada en la ‘IA malvada’ y no está lo suficientemente enfocada en la intención humana”.
—Neil Jacobstein

Existe un argumento popular de que las herramientas como la IA son esencialmente neutrales y se pueden usar para bien o para mal, según las intenciones del usuario. Si bien la inteligencia artificial es única ya que la estamos construyendo para que sea capaz de desarrollar su propio aprendizaje y “intenciones”, es realista esperar que, en un futuro previsible, la inteligencia artificial esté determinada por la dirección de sus creadores humanos.
Podemos decir con certeza que la IA es una herramienta tan profunda que su impacto marca un verdadero cambio de paradigma global, similar a las revoluciones provocadas por el desarrollo de la agricultura, la escritura y la manufactura.

Si bien los cambios futuros que traerá IA son casi imposibles de imaginar, hemos identificado tres beneficios clave y tres riesgos clave que vale la pena tener en cuenta:

Riesgos de la IA
• Cambios drásticos en nuestras vidas.
• IA creado con mala intención
• IA creada con buena intención pero va mal
Beneficios de la IA
• Incrementa la eficiencia
• Resuelve problemas para la humanidad.
• Libera a los humanos para que hagan lo que mejor hacen.

Cuáles son los beneficios de la IA, en mayor detalle?

En un mundo ideal, la IA representa un escenario en el que todos ganan al proporcionar fortalezas que los humanos no poseen. El reconocimiento avanzado de patrones, la velocidad de computación y la productividad ininterrumpida, cortesía de IA, permiten a los humanos aumentar la eficiencia y descargar tareas mundanas, y potencialmente resolver problemas que han evitado la percepción humana durante miles de años. Echemos un vistazo a algunos beneficios de la IA con más detalle.

IA ofrece mayor eficiencia

Somos humanos, por lo que cometemos errores y nos cansamos. Solo podemos realizar un trabajo competente durante un tiempo limitado antes de que la fatiga se haga cargo y nuestro enfoque y precisión se deterioren. Necesitamos tiempo para desconectar, descansar y dormir.

Los IA no tienen un cuerpo biológico, un “panorama” o una familia para desviar su atención del trabajo. Y mientras los humanos luchan por mantenerse enfocados después de un tiempo, las IAs son tan precisas si trabajan una hora o 1,000 horas. Mientras trabajan, estas IA también pueden registrar con precisión datos que, a su vez, proporcionarán más combustible para su propio aprendizaje y reconocimiento de patrones.

Por esta razón, la IA está transformando cada industria. La cantidad de tiempo y energía que tienen las empresas para invertir en el trabajo manual repetitivo disminuirá exponencialmente, liberando tiempo y dinero, lo que a su vez permite más investigación y más avances para cada industria.

AI está resolviendo problemas para la humanidad.

A medida que la IA adquiere mayores capacidades y se despliega en diferentes capacidades, podemos esperar ver resueltos, muchos de los problemas que han plagado al gobierno, las escuelas y las corporaciones por resolver. La IA también podrá ayudar a mejorar nuestro sistema de justicia, atención médica, problemas sociales, economía, gobierno y otros aspectos de nuestra sociedad.

Estos sistemas críticos están llenos de desafíos, cuellos de botella y fallas directas. En cada ámbito, la burocracia humana y la imprevisibilidad parecen disminuir la velocidad y, a veces, incluso romper el sistema. Cuando la IA ganen terreno en estos dominios importantes, podemos esperar exámenes de datos mucho más racionales, justos y exhaustivos, y pronto habrá mejores decisiones de políticas.

La IA está liberando a los humanos para que hagan lo que hacen mejor.

A medida que la IA se vuelva más común y se encargue de tareas mundanas y de baja categoría, los seres humanos serán liberados para hacer lo que mejor hacen: pensar de manera crítica y creativa e imaginar nuevas posibilidades. Es probable que las herramientas de inteligencia artificial aumenten y mejoren este pensamiento crítico y creatividad. En el futuro, se pondrá más énfasis en las situaciones de trabajo conjunto en las que las tareas se dividen entre humanos y IA, de acuerdo con sus habilidades y fortalezas.

Quizás la tarea más importante en la que se enfocarán los seres humanos es crear relaciones y conexiones significativas. A medida que la IA gestione cada vez más tareas técnicas, podemos ver un mayor valor en rasgos únicamente humanos como la bondad, la compasión, la empatía y la comprensión.

¿Cuáles son los riesgos de la IA, en mayor detalle?

¿Cambiará IA nuestra forma de vida actual? Absolutamente. ¿Sabemos exactamente cómo? Absolutamente no.
La IA ya está afectando a casi todos los aspectos de nuestra vida personal y profesional. Todas las instituciones humanas (empresas, gobiernos, instituciones académicas y organizaciones sin fines de lucro) ya están experimentando el ritmo acelerado del cambio. Y aunque a menudo la IA se presenta en términos de soluciones para resolver problemas de salud, transporte y productividad empresarial, también hay un lado más oscuro que considerar.
Existe la preocupación de que la IA reemplace a los trabajadores humanos, y algunas personas temen que el resultado final sea que las máquinas superinteligentes impulsadas por IA eventualmente reemplazarán a los humanos por completo. Si bien esta es una posibilidad, muchos expertos creen que es más probable que la IA mejoren, no reemplacen a la humanidad y que, eventualmente, podríamos fusionarnos con las IA .

Es esencial pensar en lo que podría suceder cuando una herramienta tan poderosa como la IA funciona mal o se usa con intenciones maliciosas. Considere los siguientes dos escenarios:

Escenario 1: IA creada con malas intenciones.
Aquellos que insisten en que la tecnología es neutral señalarán que se puede usar un martillo para construir una casa o golpear a alguien en la cabeza. Al igual que con cualquier tecnología en las manos equivocadas, la IA podría crearse para ayudar a los humanos a cometer actos horribles. Esto podría ser un arma autónoma programada por el ejército, o un algoritmo malévolo puesto en libertad por un hacker individual.
El miedo asociado con la IA, una tecnología inteligente y capaz de autoaprendizaje, no es infundada. Pero es importante recordar que los humanos también son muy inteligentes y capaces de rápido aprendizaje y mejora.
Además, también vale la pena recordar que las capacidades de IA dañinas no se crean en un vacío. Mientras una persona o grupo intenta crear algo dañino, a menudo se invierte una cantidad igual o mayor de energía para detener ese daño y crear contramedidas que limitan el riesgo y el impacto.

Escenario 2: la IA creada con buenas intenciones va mal
Otro escenario es la IA fugitiva, en la que una máquina que fue construida con buenas intenciones se vuelve mala: un elemento básico de las películas clásicas de ciencia ficción como “Blade Runner” y “2001 Space Odyssey”. De hecho, cuando la computadora inteligente HAL se volvió contra los astronautas en la película de Stanley Kubrick de 1968, muchos espectadores consideraron que la premisa no era realista. Con el uso generalizado de la IA, así como sus crecientes capacidades, este escenario puede no parecer tan inverosímil.

Al abordar las inquietudes sobre si la IA impulsará el desplazamiento masivo de empleos, el cofundador de Singularity University y el rector Ray Kurzweil explica que, si bien se perderán ciertos empleos, se crearán nuevos empleos y carreras a medida que desarrollamos nuevas capacidades.

Kurzweil señala que la IA beneficiará a los humanos y que la IA es menos probable que sea amenazadora que beneficiosa para nosotros, y ya nos beneficia de muchas maneras. En la opinión de Kurzweil, que un robot tome el control, es menos probable que una coexistencia, donde las máquinas refuerzan las habilidades humanas y aceleran nuestro progreso.

Cuáles son algunas de las principales tendencias en la IA?

A medida que el desarrollo y la aplicación de la IA continúan evolucionando a un ritmo sin precedentes, han comenzado a surgir algunas tendencias importantes. Quizás las tendencias más significativas involucran aplicaciones de aprendizaje profundo que han demostrado un rendimiento excepcional compitiendo contra participantes humanos en juegos como Jeopardy y Go. El mercado laboral también refleja claramente este crecimiento. De 2015 a 2017, por ejemplo, vimos un aumento de 35 veces en los trabajos publicados que requieren habilidades de desarrollo de aprendizaje profundo. Y en 2019, la demanda sigue aumentando.

Una de las razones del poderoso crecimiento de AI es su convergencia con otras tecnologías. Estamos viendo un aumento masivo en la integración de las IA con la Internet de las cosas (IoT), y con la computación perimetral, una estrategia diseñada para aumentar el rendimiento al mover la potencia informática de los centros de datos y acercarla a los dispositivos locales. El propósito es permitir que los dispositivos respondan más rápido al procesar más información localmente, en lugar de enviar las comunicaciones a la nube. La integración de la IA, la IoT y la computación perimetral será una fuerza impulsora a medida que las empresas busquen mejorar la velocidad y el rendimiento de sus soluciones y servicios.

Otra tendencia importante es el desarrollo de procesadores especializados que están diseñados para optimizar el rendimiento de IA. Algunos de los principales fabricantes de chips del mundo, incluidos Nvidia, Intel, AMD, Qualcomm y ARM, están trabajando en sus propias versiones de chips de alto rendimiento que permitirán la integración profunda de IA en los productos cotidianos y el IoT.

Otras tendencias importantes que impulsan el crecimiento de la IA incluyen la visión por computadora, los asistentes de voz y el impulso de una mayor estandarización y ética.

Cuál es el futuro de la IA?

La Singularidad se define a menudo como el punto en el cual la tecnología exponencial cruza el umbral de “IA fuerte” y las máquinas poseen una amplia inteligencia que supera los niveles humanos. Es un concepto que, comprensiblemente, es difícil de aceptar para muchos de nosotros, porque la Singularidad también representa un punto en el que la inteligencia humana y la IA se fusionan.

En el camino hacia tal fusión, la inteligencia humana experimentará una extensa integración con la IA, formando una relación simbiótica en la que las IAs son potenciadas por el talento humano para el pensamiento creativo, lateral, y los humanos se ven empoderados por la memoria casi infalible de la IA y la rápida computación. Por lo tanto, no sólo es probable que la inteligencia artificial esté integrada en casi todos los sistemas electrónicos, sino también en casi todas las personas.

Ninguno de nosotros puede predecir el futuro, ni podemos enfrentarnos a la ola de cambio impulsada por la IA y otras tecnologías exponenciales. En cambio, podemos hacer nuestro mejor esfuerzo para aprender sobre estas tecnologías, comprender sus oportunidades inherentes y aplicarlas para resolver nuestros mayores desafíos globales. Quizás el mayor error que podemos cometer con la IA es subestimar su impacto y su rápido crecimiento.

Fuente: su.org