Imagen tomada de: https://trustnet.com.mx/inteligencia-artificial/
Hola a todos. En esta ocasión me corresponde presentar a un nuevo colaborador de nuestra Comunidad. Se trata del Doctor John Atkinson Abutridy quien es originario de Concepción donde empezó su carrera profesional especializándose en Inteligencia Artificial. Justamente en la Universidad de Concepción fundó hace varios años el Laboratorio de Inteligencia Artificial, liderando por varios períodos el Departamento de Computación. Actualmente vive en Santiago ya que se incorporó a la Universidad Adolfo Ibáñez.
Me tocó conocer a John hace varios años atrás cuando fue a dictar una charla de su tema de especialidad en la Universidad donde yo trabajaba. Recuerdo que en esa época usábamos todavía proyectores de transparencias (consistían en una caja que generaba un haz de luz para luego reflejar la imagen en un espejo y mostrarla en la pared) y a John se le ocurrió la genial idea de poner una hormiga viva sobre el aparato para mostrar como esta se mueve sin una dirección aparente.
Lamentablemente la hormiga no entendió su papel y se quedó quieta, generando una situación muy graciosa al tratar John de moverla por todos los medios.
Estamos muy contentos como Comunidad de recibir sus aportes y, como no podía ser de otra manera, los iniciaremos con este interesante comentario sobre las malas experiencias que se pueden tener en la Inteligencia Artificial.
Imagen tomada de: https://atkinsonabutridy.wordpress.com/about-me/
Fuente del texto: https://www.linkedin.com/posts/john-atkinson-abutridy_me-ha-tocado-asesorar-a-variadas-empresas-activity-6862455324805251072-sa5b
Me ha tocado asesorar a variadas empresas en temas tecnológicos relacionados a IA. Después de sus catarsis masivas, he visto su desilusión y molestia por los malos profesionales y/o empresas proveedoras que llegan a venderles, usualmente, humo.
A partir de lo previo, quería resumir algunas consideraciones generales que quizás puedan ser de utilidad tanto a empresas que desean incorporar IA como también a reclutadores:
1) Si alguien le ofrece alguna herramienta basada en IA, sáquelo y cierre bien la puerta. Cuando alguien realmente sabe lo que hace, se enfocará en su PROBLEMA primero, y no en el instrumento. Incluso, después de un diagnóstico profundo, puede que su problema se pueda resolver con tecnologías más simples y efectivas.
2) Si alguien se acerca a ofrecerle algo, utilizando terminología compleja y rimbombante de IA, es altamente probable (con pocas excepciones) que el ofertor no entiende en absoluto el tema, y sólo trata de engatusarlo con hypes y/o lo que ha escuchado en algunos medios. Los expertos de verdad hacen lo contrario, comunican en la forma más simple posible.
3) Si alguien le ofrece implementar una solución basada en IA pero le argumenta que no tiene datos (o no los suficientes), entonces NO es una solución basada en IA, sino, con suerte, alguna basada en análisis simple de datos (y por tanto requiere herramientas diferentes). Un sistema de IA no está basado en datos sino en "conocimiento", y uno podría obtener indirectamente dicho conocimiento desde los datos o bien proveer el conocimiento directamente, cuando no se poseen los datos.
4) Si alguien le ofrece una solución de IA, pero luego le intenta vender un modelo de "análisis de datos", obviamente no le está implementando un sistema de IA, sino una tecnología que análisis de datos, que podría utilizar cualquier técnica convencional o no convencional (https://lnkd.in/eHCwcqHd).
5) Si Ud., es un reclutador, y desea para un cargo un experto en: visión artificial Y procesamiento de lenguaje natural Y aprendizaje automático Y robótica, Y ciberseguridad Y Blockchain etc., entonces lo que Ud. quiere no es un experto sino un maestro chasquilla y charlatán. Nunca un experto de verdad tendría expertise profunda en todos los temas.
6) Si Ud. necesitaba un data scientist que fue un fracaso, entonces no busque alguien que maneje herramientas o sepa algo de "código", sino un profesional con habilidades y experiencia utilizando el método científico, que evalúe hipótesis, que sea crítico y analítico, que genere insights o descubra cosas interesantes de valor para su negocio, etc. Eso, no se obtiene sabiendo la "última biblioteca" del lenguaje X o la versión reciente de la plataforma Y. No me imagino que un físico se convierta en “científico” y genere descubrimientos porque de la noche a la mañana, conoció la primera ley de Newton. Claramente, los requerimientos del cargo deben evolucionar a habilidades mucho más que "herramientas".