La IA Causal es un paso más allá de la IA Generativa en cuanto a la toma de decisiones

Confiar en modelos de IA predictiva en diversas áreas de toma de decisiones conlleva el riesgo de consecuencias catastróficas debido a que suelen considerar la correlación como causalidad. Por lo tanto, los tomadores de decisiones deben adoptar otro enfoque, la IA causal, que puede ayudar a identificar con precisión la relación entre efecto y causa. La causalidad se considera ahora uno de los elementos faltantes más importantes necesarios para habilitar un progreso genuino en el campo de la IA.

La IA Causal comprende la causa y el efecto

Durante bastante tiempo, los expertos en el dominio ya han estado señalando la necesidad de dotar a las máquinas de la capacidad de razonar sobre los efectos y las causas. Grandes marcas como Google, Microsoft, Facebook, Uber y Amazon están invirtiendo fuertemente en IA causal, por lo que la investigación en causalidad también se ha acelerado.

Gartner, la firma líder en análisis tecnológico, también incluyó la IA causal entre las 25 tecnologías emergentes con el potencial de transformar las prácticas empresariales. Ahora parece una carrera en la industria para aprovechar las ventajas excepcionales de esta tecnología adoptándola antes, pero para que esto ocurra, primero es esencial construir una IA causal madura.

Para una inteligencia real, un requisito necesario es priorizar la causa y el efecto. Este es el problema que carecen los sistemas de IA predictiva, y los expertos están intentando resolverlo con la IA causal. 

Los seres humanos somos más inteligentes que los datos porque entendemos la causa y el efecto, pero los datos no. Utilizamos nuestra capacidad de razonamiento a través de nuestro conocimiento causal para predecir cómo una determinada acción impactará en un asunto, por lo que elaboramos estrategias y planes en consecuencia. Podemos imaginar resultados no deseados o diferentes a los esperados dependiendo de nuestra capacidad de razonamiento causal. Esta es la competencia humana para determinar por qué algo terminó siendo como lo fue. Por lo tanto, la IA que conoce la causa y el efecto también puede tener esta capacidad, lo cual es a menudo muy poderoso.

Conocimiento del dominio a bordo

Uno de los beneficios clave de la IA causal es la utilización del conocimiento del dominio, que puede obtenerse de expertos en el campo e incorporarse al proceso del sistema. De esta manera, los programadores pueden definir algunas relaciones y restringir el modelo para que respete la correlación. Esta capacidad incorpora la experiencia del dominio en el aprendizaje automático.

Detectar los factores subyacentes no es el único beneficio de usar la IA causal; también hace posible diseñar procesos que pueden cambiar los resultados utilizando los algoritmos de la IA causal para formular preguntas de razonamiento. 

Digamos que quieres evaluar un programa de formación para instructores con el fin de mejorar su competencia. ¿Cuánto se debe esperar de un aprendiz para mejorar sus puntuaciones? O, por ejemplo, un supervisor de una planta de fabricación sabe que cuando el calor en la cámara X aumenta, la presión en la cámara Y también aumenta. Por lo tanto, este conocimiento adquirido por humanos puede integrarse en la IA y asegurar que el sistema siempre respete estos criterios. 

Los sistemas de IA actuales no están alineados con los valores humanos de manera inteligente. La IA Causal es la cúspide de la inteligencia artificial explicable y la equidad de los sistemas de IA. Los sistemas basados en la causalidad ofrecen un mejor rendimiento y también explicabilidad del proceso, mientras que la IA convencional se centra en ciertos aspectos de la precisión e ignora la transparencia. Conocer las respuestas a preguntas complejas de tipo «qué pasaría si» nos ayuda a comprender cómo funciona el mundo real y nos permite tomar las decisiones correctas para obtener mejores resultados.