Eventos y Formación

Presentación "AI Bias in Marketing" en el I-COM Global 2019

El "lado oscuro" de la ¿todopoderosa? Inteligencia Artificial

La última ponencia del I-COM Global 2019 se ha centrado en repasar los fallos que pueden derivarse del uso de inteligencia artificial y las claves para reducir los errores.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es un ser todopoderoso, pero ¿capaz de cualquier cosa? Expertos en data investigan los daños y perjuicios que la IA con fallos en el desarrollo puede causar a las marcas.

Richard Benjamins, Data & AI Ambassador en Telefónica, Spain y Rob Key, Founder & CEO en Converseon, USA, y Janaka Atugoda, Director, EMEA Data Strategy & Analytics en Johnson & Johnson, USA, son los encargados de abordar este "lado oscuro" de la inteligencia artificial a través de casos concretos. Saqib Mausoof, Brand Ex Machina, en USA, ha moderado la última sesión que ha tenido lugar en el I-COM Global 2019, celebrado este año en Málaga.

Inteligencia artificial

Ha comenzado la presentación Richard Benjamin, que no ha dudado en expresar que, "la inteligencia artificial es una oportunidad enorme para las empresas". Benjamin recuerda las inmensas virtudes de la IA en diversos campos. Sin ir más lejos, sus tentáculos son capaces de acelerar el diagnóstico del cáncer, realizar traducciones automáticas o conducir coches. Su éxito, según el Data & AI Ambassador en Telefónica, radica en la enorme cantidad de data que es capaz de procesar. En la compañía, destaca Benjamin, existen una gran variedad de departamentos que utilizan IA en su día a día. "Es una tendencia que va en aumento, no hay duda de que existen una gran cantidad de aplicaciones en las grandes empresas". El problema son los llamados "efectos secundarios", derivados de sus fallos como máquina. El experto ha recordado el caso de discriminación racial en el que la cámara de los smartphones no es capaz de detectar a una persona negra. A pesar de ser una anécdota sin mala intención, un caso así puede dañar la reputación de una marca.

Inteligencia artificial

Por otro lado, ¿a quién no le ha pasado tener problemas con el traductor de Google? Las traducciones inexactas que, a pesar de hacernos reír en más de una ocasión, han provocado casos de discriminación del género en determinados idiomas. Lo cierto es que, tal y como señala Benjamin, "no deja de ser una máquina que aprende a base de tests". Las organizaciones como Telefónica, conscientes de estos riesgos, están empezando a actuar para mantener intactos sus principios éticos, aumentando la transparencia y destinando un esfuerzo mayor a las pruebas para garantizar el buen uso de IA.

Rob Key, Founder & CEO en Converseon, ha dado las cuatro claves para garantizar el buen uso de IA y el machine learning:

1. Para garantizar la fiabilidad, es necesario, al igual que en cada situación que se presenta en el mundo empresarial, no solo tomar una opinión, sino consultar a varios agentes para obtener la radiografía completa de cara a crear modelos y algoritmos lo más exactos posibles. De la misma manera que un hecho puede provocar diferentes sensaciones, una acción derivada de IA puede verse como una ofensa en función de la persona que lo reciba.

2. Enfocarse en un proceso de validación y tests de todos los modelos antes de su uso para garantizar la precisión de los sistemas de inteligencia artificial.

3. Mantener el equipo humano en todas las fases de desarrollo para supervisar los sistemas IA.

4. Crear un mecanismo de feedback para detectar errores y mejorar los procesos.

En la presentación, los ponentes han dejado claro que la democratización del IA puede poner en riesgo la ciencia exacta sobre la que se basa y aumentar la posibilidad de fallo. La solución estará en manos de las empresas, que deberán comprometerse a reducir estas probabilidades a través de un proceso riguroso y basado en prueba y error.

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