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Los puestos de atención al cliente, programación, redacción y traducción podrían ser los principales afectados por la inteligencia artificial de ChatGPT.

La inteligencia humana y artificial se pueden complementar.©[geralt] via Pixabay.com.

Algunos ciudadanos piensan que los robots podrían sustituir puestos de trabajo en un futuro porque son más rápidos y eficaces que una plantilla de empleados. En determinados supermercados se pueden ver los primeros cajeros autopagos que quitan el puesto a dependientes, pero, ¿podría pasar lo mismo con periodistas, profesores o programadores por el nacimiento de ChatGPT? Esta revolución destaca por la capacidad que tiene su inteligencia artificial (IA) para escribir textos, contestar a mensajes o redactar.

Aunque si todavía no sabes de qué hablo, ChatGPT es un sistema de chat de OpenAI que cuenta con su propia extensión para navegadores, además, puede conseguir una respuesta instantánea sin tener que recurrir a distintas webs para resolver dudas.

A mediados de diciembre, los servidores de dicha inteligencia artificial (IA) estaban saturados a causa de las demandas por parte de los usuarios, por consiguiente, OpenAI limitó el número de preguntas. En otras situaciones, ChatGPT se coló en las respuestas de Twitter, puso en apuros a Google por su potencial uso en los motores de búsqueda, e incluso actualmente, Microsoft quiere integrar esta tecnología en Bing para atraer a los usuarios.

Cada vez son más los usuarios que explotan las ventajas e inconvenientes que ofrece ChatGPT. Recientemente, un profesor universitario advirtió que uno de sus alumnos utilizó el chatbot para hacer sus tareas académicas, aunque OpenAI creó un detector para introducir una redacción y comprobar el porcentaje de lo que es real y falso.

Muchas personas se preguntan si el boom de ChatGPT podría sustituir a trabajadores por su gran capacidad de mantener conversaciones y realizar tareas relacionadas con el lenguaje, pero, ¿sería posible? La propia IA indica que «es difícil predecir con certeza qué empleos serán sustituidos en el futuro, pero algunos candidatos potenciales podrían ser trabajos repetitivos y de baja cualificación, como cajeros de supermercado, operadores de maquinaria, atención al cliente, etc.».

¿Adiós a determinados puestos de trabajo?

Si queremos evitar que una tecnología innovadora nos arrebate un puesto de trabajo, Paul Barth (responsable global de alfabetización de datos en Qlik) señala que «en un mundo en el que la IA consumible (es decir, aquella que utilizan las personas en su día a día o que está a su alcance) es cada vez más común, aspectos como la alfabetización de datos gozan de gran importancia. En este sentido, la capacidad de superponer la experiencia del mundo real a los insights será más valiosa que nunca y las empresas deberán empoderar a más profesionales especializados para trabajar con la inteligencia artificial y los datos para obtener valor de todo ello».

En el caso de trabajar con la IA, los profesores, periodistas o programadores no se verían afectados porque podrían completarse con el chatbot. Por ejemplo, ChatGPT ayudaría a los maestros a preparar material didáctico, a los periodistas a recopilar y organizar información, y a los programadores a realizar tareas específicas. Unas de las grandes habilidades que tienen los humanos y no la inteligencia artificial son las capacidades de empatizar, investigar, pensar ideas o aportar juicios de valor.

Esta IA podría facilitar el trabajo de varias profesiones en la actualidad y en un futuro. ¿El motivo? Posee una rápida resolución de problemas y una gran capacidad de aprendizaje para las habilidades relacionadas con la ciencia y tecnología, como la biotecnología o el conocimiento de programación.

El ChatGPT de OpenAI plantea la pregunta «¿qué ocurrirá con los seres humanos que escriben para ganarse la vida o trabajan en sectores creativos, si la IA está demostrando que puede hacer lo mismo a un nivel aún más alto?» Respuesta → «El rol de las personas será crítico en lo que respecta a higiene de datos, garantizando la calidad y precisión de la información para reducir sesgos o malentendidos. Además, podrán aportar un contexto matizado de la realidad, cosa que una máquina no puede hacer».

La inteligencia artificial y humana son complementarias

Existen diferencias entre la inteligencia artificial y humana, para empezar, el cerebro trabaja con la información que le rodea con el objetivo de analizarla para tomar decisiones correctas, mientras que la inteligencia artificial imita el comportamiento humano.

Por otro lado, el proceso de aprendizaje de un usuario depende de los problemas, cambios y decisiones; sin embargo, la IA se diseña únicamente para tareas precisas.

Barth añade que Wcon todo ello, podemos afirmar que los humanos desempeñarán un papel fundamental en el éxito de la IA y, por lo tanto, colaborar con esta tecnología les permitirá verlo como una oportunidad de mejora, y no como una amenaza con la que sustituirles. Así, podrán acelerar la creación de contenidos y generar nuevos conceptos a partir de diversas fuentes de datos, siempre y cuando dispongan de las herramientas y de la alfabetización de datos necesarios para ello».

Fuente: www.20minutos.es

Después de que Geoffrey de Smet conociera el concepto de los algoritmos del motor de reglas, usó su conocimiento para optimizar una de las tareas administrativas más comunes

Uno de los elementos más importantes de la automatización es la optimización. Los trabajadores de múltiples industrias quieren usarlo para reducir las tareas administrativas monótonas que pueden llevarse a cabo mediante algoritmos inteligentes, dejando que los humanos realicen las tareas que requieren más pensamiento o creatividad. Para aquellos que no trabajan directamente con algoritmos y código, necesitan algún tipo de herramienta de automatización para lograrlo. Ahí es donde entran personas como Geoffrey De Smet de Red Hat.

De Smet es el líder y creador de OptaPlanner, un solucionador de restricciones de IA de código abierto que se puede usar para resolver problemas de planificación y automatizar cronogramas como rutas de vehículos, listas de empleados y programación de mantenimiento. “En 2006, estaba trabajando en un grupo de investigación que se enfocaba en metaheurísticas y otros algoritmos de IA”, dijo a SiliconRepublic.com. “Una presentación en una conferencia local me enseñó sobre los algoritmos del motor de reglas. Me inspiré para combinarlos. Después de unas largas vacaciones, nació OptaPlanner .”

Creación de OptaPlanner

De Smet trabajó en OptaPlanner durante muchos años en su tiempo libre. A menudo se unía a los desafíos de investigación de operaciones académicas para ver si podía resolverlos con OptaPlanner. “Después de todo, alguien tenía que ayudar a Santa Claus a encontrar el camino más corto para visitar a todos los niños de este planeta”, dijo. “Estas competencias me expusieron regularmente a mejores algoritmos y técnicas de implementación, que asimilé rápidamente en OptaPlanner.

“Por ejemplo, en una competencia alrededor de 2012, un equipo usó el algoritmo de aceptación tardía para superar los resultados de OptaPlanner. Este algoritmo metaheurístico, inventado por Yuri Bykov, es en promedio mejor que la búsqueda tabú y el recocido simulado. Así que también lo implementé para OptaPlanner”. De Smet se unió a Red Hat en 2010 y, en 2013, la empresa de software de código abierto había comenzado a producir OptaPlanner y a ofrecer soporte empresarial para él. “Mi pasatiempo se convirtió en mi trabajo completo”, dijo.

Los casos de uso de esta automatización ahora son de gran alcance. OptaPlanner es capaz de reducir el tiempo de conducción de una flota de vehículos decidiendo qué vehículo va a dónde y en qué orden. En la programación de empleados para trabajadores por turnos, como enfermeras, médicos y guardias de seguridad, el algoritmo asigna cada turno a un empleado teniendo en cuenta las habilidades, la afinidad, la disponibilidad y otras limitaciones.

“Otros casos de uso importantes incluyen la programación de mantenimiento, el horario escolar, el enrutamiento de preparación de pedidos, la programación de talleres y la programación de audiencias judiciales”, dijo De Smet.

El futuro de la automatización

Si bien la automatización podrá optimizar una gran cantidad de trabajo en una amplia gama de industrias, De Smet dijo que las empresas deberán poder ajustarse con frecuencia y rapidez para que la automatización sea realmente efectiva. “Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático entrenado con los datos de vuelo del año pasado podría no ser relevante hoy, ahora que el turismo está aumentando nuevamente”, dijo.

“Otra gran tendencia que veo es la necesidad de medir claramente el retorno de la inversión (ROI) de cualquier implementación de tecnología de IA. El tiempo de agitar las manos ha terminado. Al mismo tiempo, el ROI de muchos proyectos de IA es enorme, pero también lo es el salto para darlos. A menudo, los beneficios no se pueden materializar en pequeños pasos incrementales, solo al final, cuando funciona por completo, o no”.

Con este resultado potencial de todo o nada, De Smet dijo que la experiencia de pago por uso para el desarrollo de IA es algo que debe cambiar. También dijo que uno de los mayores desafíos en la industria de la IA en su conjunto es convencer a los usuarios de que esta área de la tecnología es más que solo aprendizaje automático y que es vital que se use la herramienta adecuada para el trabajo correcto.

“El aprendizaje automático, y las redes neuronales de aprendizaje profundo en particular, son excelentes para el reconocimiento de patrones: reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz y cosas similares en las que los humanos son buenos”, dijo. “El aprendizaje automático es consistentemente inferior en la planificación y programación. Utilice metaheurísticas y algoritmos de optimización matemática para tales casos de uso. Martillar un tornillo conduce a resultados subóptimos”

Fuente: www.somoslibres.org

Si algo ha caracterizado a Linux a lo largo de su trayectoria es su capacidad para adaptarse a una gran cantidad de contextos, abarcando desde humildes smartphones hasta las supercomputadoras más rápidas del mundo, pasando por computadoras personales y dispositivos embebidos.

Según informan desde NetworkWorld, NXP Semiconductors, uno de los líderes mundiales en soluciones de conectividad seguras, ha anunciado la creación de su propia distribución Linux centrada en la automatización industrial. Su nombre oficial es Open Industrial Linux, aunque ha sido abreviado como OpenIL, y su objetivo principal es la de ofrecer seguridad para las industrias basándose en la computación confiable, el endurecimiento del software, las operaciones criptográficas y la seguridad de extremo a extremo. 

OpenIL podría marcar un comienzo en la nueva tendencia en la automatización industrial dentro la cuarta revolución industrial, la cual intentará extender un modelo de fábricas inteligentes en las que se ofrecerá al trabajador una alta flexibilidad, autooptimización, autoconfiguración, autodiagnósitico y soporte inteligente. En este salto tecnológico Linux apunta tener un gran protagonismo, gracias sobre todo a su estabilidad operacional, su enfoque profesional dentro de la seguridad y sus bajos costes.

Sobre la cuarta revolución industrial se espera que ofrezca lo siguiente desde el punto de vista computacional: Interoperabilidad mediante la comunicación entre el Internet de las Cosas (IoT) y el Internet de las Personas (IoP), transparencia en la información a través del enriquecimiento de los modelos de plantas digitales mediante sensores de datos, asistencia técnica para ayudar a las personas en la toma de decisiones y en la agregación y visualización de información, además de descentralizar las decisiones dando a los sistemas informáticos la capacidad de tomar ciertas decisiones por sí mismos y realizar tareas de forma autónoma.

Para poder soportar las nuevas perspectivas expuestas en el párrafo anterior, OpenIL incluye extensiones en tiempo real, soporte para time-sensitive networking (TSN) y facilita la tarea a los OEM a la hora de introducir su propio software dentro del sistema de ficheros de Linux. Además, el sistema operativo que nos ocupa incluye las siguientes características:

• Xenomai: un marco de trabajo en tiempo real para Linux.
• Utilidades de configuración de red XML y NETCONF.
• Sincronización de tiempo de precisión utilizando gPTP.
• Drivers de Ethernet para TSN.
• Soporte para servicios de Edge Computing.

Aquellos que quieran obtener más información sobre OpenIL pueden consultar su sitio web oficial, desde el cual se puede descargar el código fuente.

Fuente: www.muylinux.com