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Inteligencia artificial + inteligencia humana = éxito

Al responder preguntas sobre el reemplazo de humanos con IA en roles específicos, la mayoría de los "expertos" afirman que la IA reemplazará algunos trabajos, pero será una herramienta mucho más valiosa para aumentar la inteligencia y las habilidades humanas. ¿Qué pasa si están equivocados?

En medio de todo el alboroto que rodea a esta última ola de tecnología, está surgiendo una tendencia importante en todas las industrias que podría transformar significativamente el impacto de la IA: la jubilación del trabajador del conocimiento.

No tenemos que mirar más allá de la última ola de tecnología inteligente, la "Internet de las cosas" (IoT), para ver el impacto.

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Lo que nos dicen las olas pasadas de tecnología inteligente

El término "Internet de las Cosas" fue acuñado en 1999 por el informático Kevin Ashton. Mientras trabajaba en Procter & Gamble, Ashton propuso agregar chips de identificación por radiofrecuencia (RFID) a los productos para rastrearlos a lo largo de la cadena de suministro.

Las "máquinas que hablan con las máquinas" comenzaron a implementarse a principios o mediados de 2010, penetrando en la fabricación, la agricultura de precisión, las redes de información complejas y los consumidores en una nueva ola de dispositivos portátiles.

Ahora que tenemos más de una década de experiencia sobre cómo IoT está impactando industrias y mercados específicos, podemos obtener algunas ideas interesantes sobre el futuro de la IA.

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Cisco comenzó esto "El mañana comienza aquí" Campaña de IoT en 2010, en un momento en que las redes de comunicación estaban migrando de "pilas" de hardware a redes de desarrollo de software (SDN).

El cambio significó que los operadores de red ya no tenían que "quitar y reemplazar" el hardware para expandir su ancho de banda. Todo lo que tenía que hacer era actualizar el software. Con esta transición comenzó la era de las máquinas que monitoreaban su desempeño y se comunicaban entre sí, con la promesa de algún día crear redes de autorreparación.

Durante el mismo período, los ingenieros de redes que habían iniciado la transición de lo analógico a lo digital se estaban jubilando. Estos trabajadores del conocimiento experimentados a menudo son reemplazados por técnicos que entienden las herramientas de monitoreo pero que no necesariamente saben cómo funciona la red.

La complejidad de la red ha aumentado en los últimos doce años para incluir redes celulares, con un número de conexiones que crece exponencialmente. Para gestionar esta complejidad, se han desarrollado e implementado numerosas herramientas de seguimiento.

Las personas del otro lado que leen las advertencias ven lo obvio, pero tienen problemas para interpretar el problema o priorizarlo. ¿La razón? La herramienta sabe que hay un problema, pero aún no es lo suficientemente inteligente como para saber cómo solucionarlo o si se solucionará por sí mismo. productividad.

Lo mismo se repite hoy en día en marketing. Como me dijo un CMO: “Puedo encontrar personas con conocimientos de tecnología todo el día, pero lo que no puedo encontrar es alguien que piense estratégicamente. Pídele a un gerente de marketing que lo configure.” Si estás usando herramientas y ejecutando una campaña, no tendrán ningún problema, pero si les pides que escriban una propuesta de valor atractiva u oferta para la campaña, tendrán problemas. .”

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Es fácil empatizar con las herramientas. Los generadores de IA son realmente fascinantes y pueden hacer cosas asombrosas. Pero según lo que hemos visto, las herramientas no son lo suficientemente inteligentes como para cumplir plenamente su promesa... todavía.

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Los riesgos de una dependencia excesiva de la IA

Esta es la advertencia del Internet de las cosas: a medida que aumenta el conocimiento de las herramientas, disminuye la cantidad de trabajadores que las utilizan. Hay un vacío en el conocimiento. A medida que este conocimiento se transfiere del trabajador a la máquina, debemos preguntarnos qué nos queda. ¿Tendrá nuestro personal la suficiente experiencia y conocimientos para saber si lo que sale de la máquina es correcto, artificial o incluso peligroso?

En un artículo reciente del WSJ, la enfermera de oncología Melissa Beebe comentó cómo confía en sus habilidades de observación para tomar decisiones de vida o muerte. Cuando una alerta dijo que su paciente tenía sepsis en el departamento de oncología del Centro Médico UC Davis, estaba segura de que la herramienta de inteligencia artificial que monitoreaba al paciente estaba equivocada.

"He trabajado con pacientes con cáncer durante 15 años, así que reconozco a un paciente séptico cuando lo veo", dijo. "Sabía que este paciente no era séptico".

La advertencia correlaciona un recuento elevado de glóbulos blancos con una infección séptica. Esto no tuvo en cuenta que este paciente en particular sufría de leucemia, lo que puede conducir a valores sanguíneos similares. El algoritmo basado en inteligencia artificial activa la alerta cuando reconoce patrones que coinciden con pacientes anteriores con sepsis.

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Desafortunadamente, las reglas del hospital requieren que las enfermeras sigan los protocolos cuando se informa que un paciente tiene sepsis. Beebe podría anular el modelo de IA si obtiene la aprobación de un médico, pero enfrenta medidas disciplinarias si se equivoca. En este caso, eliminar la inteligencia humana es molesto. Esto también destaca el riesgo asociado con la dependencia excesiva de la inteligencia artificial.

Business Intelligence y Human Intelligence son la clave del éxito

La IA nos liberará de tareas de bajo valor, lo cual es bueno. Pero necesitamos redistribuir ese tiempo para desarrollar mejor a nuestra gente y equipos. El mayor beneficio de estas tecnologías innovadoras vendrá en el entorno de empresa a empresa, cuando combinemos cantidades iguales de inteligencia humana con inteligencia artificial.

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Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor invitado y no necesariamente las de Aprendermarketing. Los autores del personal se enumeran aquí.

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