Los pros y los contras de la inteligencia artificial

Puntos clave

• La inteligencia artificial (IA) está llegando a la corriente principal, aunque la primera forma de IA se inventó en Inglaterra, allá por 1951.
• Hoy en día, la IA se usa en una amplia gama de aplicaciones, desde nuestros asistentes personales como Alexa y Siri, hasta automóviles, fábricas y atención médica.
• La IA tiene el poder de realizar mejoras masivas en nuestra calidad de vida, pero no es perfecta.

La inteligencia artificial, o AI, está en todas partes en este momento. En verdad, los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático existen desde hace mucho tiempo. La primera forma primitiva de IA fue un bot de damas automatizado que fue creado por Cristopher Strachey de la Universidad de Manchester, Inglaterra, en 1951.

Ha recorrido un largo camino desde entonces, y estamos empezando a ver una gran cantidad de casos de uso de alto perfil para la tecnología que se está incorporando a la corriente principal.

Algunas de las aplicaciones más populares de IA incluyen el desarrollo de vehículos autónomos, software de reconocimiento facial, asistentes virtuales como Alexa de Amazon y Siri de Apple y una gran variedad de aplicaciones industriales en todas las industrias, desde la agricultura hasta los juegos y la atención médica.

Y por supuesto, está nuestra Aplicación de inversión impulsada por IA, Q.ai.

Pero con este aumento masivo en el uso de la IA en nuestra vida cotidiana y los algoritmos que mejoran constantemente, ¿cuáles son los pros y los contras de esta poderosa tecnología? ¿Es una fuerza para el bien, para el mal o en algún punto intermedio?

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Los pros de la IA

No se puede negar que hay muchos beneficios al usar IA. Hay una razón por la que se está volviendo tan popular, y es porque la tecnología, en muchos sentidos, hace que nuestras vidas sean mejores y/o más fáciles.

Menos errores

Los humanos son geniales. De verdad, somos geniales. Pero no somos perfectos. Después de unas horas frente a la pantalla de una computadora, podemos sentirnos un poco cansados, un poco descuidados. No es nada que un almuerzo, un café y una vuelta a la cuadra no solucionen, pero sucede.

Incluso si estamos frescos al comienzo del día, es posible que estemos un poco distraídos por lo que sucede en casa. Tal vez estamos pasando por una mala ruptura, o nuestro equipo de fútbol perdió anoche, o alguien nos cortó en el tráfico camino al trabajo.

Cualquiera que sea la razón, es común y normal que la atención humana entre y salga.

Estos lapsos de atención pueden conducir a errores. Escribir el número incorrecto en una ecuación matemática, perder una línea de código o, en el caso de lugares de trabajo pesados ​​como fábricas, errores mayores que pueden provocar lesiones o incluso la muerte.

24 horas al día, 7 días a la semana

Hablando de cansancio, AI no sufre de caídas de azúcar ni necesita un estimulante de cafeína para superar el bajón de las 3:24 p. m. Siempre que la energía esté encendida, los algoritmos pueden ejecutarse las 7 horas del día, los XNUMX días de la semana sin necesidad de un descanso.

Un programa de IA no solo puede ejecutarse constantemente, sino que también se ejecuta de manera consistente. Hará las mismas tareas, con el mismo estándar, para siempre.

Para tareas repetitivas, esto los convierte en mejores empleados que humanos. Conduce a menos errores, menos tiempo de inactividad y un mayor nivel de seguridad. Todos son grandes profesionales en nuestro libro.

Analice grandes conjuntos de datos, rápido

Esto es muy importante para nosotros aquí en Q.ai. Los humanos simplemente no pueden igualar a la IA cuando se trata de analizar grandes conjuntos de datos. Para un ser humano, pasar por 10,000 líneas de datos en una hoja de cálculo llevaría días, si no semanas.

La IA puede hacerlo en cuestión de minutos.

Un algoritmo de aprendizaje automático debidamente entrenado puede analizar cantidades masivas de datos en una cantidad de tiempo sorprendentemente pequeña. Usamos esta capacidad ampliamente en nuestros kits de inversión, con nuestra IA analizando una amplia gama de datos históricos de rendimiento y volatilidad de acciones y mercados, y comparándolos con otros datos como tasas de interés, precios del petróleo y más.

Luego, la IA puede detectar patrones en los datos y ofrecer predicciones sobre lo que podría suceder en el futuro. Es una aplicación poderosa que tiene enormes implicaciones en el mundo real. Desde el punto de vista de la gestión de inversiones, es un cambio de juego.

Los contras de la IA

Pero no todo son rosas. Obviamente, hay ciertas desventajas en el uso de IA y aprendizaje automático para completar tareas. No significa que no debamos buscar usar IA, pero es importante que entendamos sus limitaciones para que podamos implementarla de la manera correcta.

Carece de creatividad

AI basa sus decisiones en lo que ha sucedido en el pasado. Entonces, por definición, no es adecuado para encontrar formas nuevas o innovadoras de ver problemas o situaciones. Ahora bien, en muchos sentidos, el pasado es una muy buena guía sobre lo que podría suceder en el futuro, pero no va a ser perfecto.

Siempre existe la posibilidad de una variable nunca antes vista que se encuentra fuera del rango de resultados esperados.

Debido a esto, la IA funciona muy bien para hacer el 'trabajo pesado' mientras mantiene las decisiones e ideas estratégicas generales en la mente humana.

Desde una perspectiva de inversión, la forma en que implementamos esto es haciendo que nuestros analistas financieros elaboren una tesis y una estrategia de inversión, y luego que nuestra IA se encargue de la implementación de esa estrategia.

Todavía necesitamos decirle a nuestra IA qué conjuntos de datos mirar para obtener el resultado deseado para nuestros clientes. No podemos simplemente decir “ir a generar retornos”. Necesitamos proporcionar un universo de inversión para que la IA lo observe, y luego dar parámetros sobre qué puntos de datos hacen una 'buena' inversión dentro de la estrategia dada.

Reduce el empleo

Estamos indecisos sobre esto, pero probablemente sea justo incluirlo porque es un argumento común en contra del uso de la IA.

Es poco probable que algunos usos de la IA afecten los trabajos humanos. Por ejemplo, la IA de procesamiento de imágenes en automóviles nuevos que permite el frenado automático en caso de un posible choque. Eso no reemplaza un trabajo.

Un robot impulsado por IA ensamblando esos autos en la fábrica, que probablemente esté tomando el lugar de un humano.

El punto importante a tener en cuenta es que la IA en su iteración actual tiene como objetivo reemplazar el trabajo peligroso y repetitivo. Eso libera a los trabajadores humanos para hacer un trabajo que ofrece más capacidad para el pensamiento creativo, que probablemente sea más satisfactorio.

La tecnología de IA también permitirá la invención y muchas ayudas que ayudarán a los trabajadores a ser más eficientes en el trabajo que realizan. En general, creemos que la IA es positiva para la fuerza laboral humana a largo plazo, pero eso no quiere decir que no habrá algunos dolores de crecimiento en el medio.

Dilemas éticos

La IA es puramente lógica. Toma decisiones basadas en parámetros preestablecidos que dejan poco espacio para los matices y la emoción. En muchos casos, esto es positivo, ya que estas reglas fijas son parte de lo que le permite analizar y predecir grandes cantidades de datos.

Sin embargo, a su vez, hace que sea muy difícil incorporar áreas como la ética y la moralidad en el algoritmo. El resultado del algoritmo es tan bueno como los parámetros que establecieron sus creadores, lo que significa que hay espacio para posibles sesgos dentro de la propia IA.

Imaginemos, por ejemplo, el caso de un vehículo autónomo, que se ve envuelto en una situación potencial de accidente de tráfico, donde debe elegir entre tirarse por un precipicio o atropellar a un peatón. Como conductor humano en esa situación, nuestros instintos tomarán el control. Esos instintos se basarán en nuestra propia historia y antecedentes personales, sin tiempo para pensar conscientemente sobre el mejor curso de acción.

Para AI, esa decisión será lógica basada en lo que el algoritmo ha sido programado para hacer en una situación de emergencia. Es fácil ver cómo esto puede convertirse en un problema muy difícil de abordar.

Cómo utilizar la IA para la creación de riqueza personal

Utilizamos IA en todos nuestros kits de inversión para analizar, predecir y reequilibrar periódicamente. Un gran ejemplo es nuestro Kit de tendencias globales, que utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir el rendimiento ajustado al riesgo de una variedad de diferentes clases de activos durante la próxima semana.

Estas clases de activos incluyen acciones y bonos, mercados emergentes, divisas, petróleo, oro e incluso el índice de volatilidad (VIX).

Nuestro algoritmo hace las predicciones cada semana y luego reequilibra automáticamente la cartera en lo que cree que es la mejor combinación de riesgo y rendimiento en función de una gran cantidad de datos históricos.

Los inversores pueden llevar la IA un paso más allá implementando Protección de cartera. Esto utiliza un algoritmo de aprendizaje automático diferente para analizar la sensibilidad de la cartera a diversas formas de riesgo, como el riesgo del petróleo, el riesgo de la tasa de interés y el riesgo general del mercado. A continuación, implementa automáticamente estrategias de cobertura sofisticadas que tienen como objetivo reducir el riesgo a la baja de la cartera.

Si cree en el poder de la IA y desea aprovecharlo para su futuro financiero, Q.ai lo tiene cubierto.

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