¿Qué papel juega una mentalidad de crecimiento en el desarrollo de la IA?

La forma en que se lleva a cabo la innovación en el campo del desarrollo de la inteligencia artificialdent cada vez más de la mentalidad de crecimiento. Esta mentalidad ha adquirido una importancia cada vez mayor para determinar cómo avanza la innovación en el desarrollo de la IA. Unatrondedicación a aceptar las dificultades y fomentar las oportunidades de aprendizaje es tan importante como la competencia técnica para alcanzar el máximo potencial de la inteligencia artificial.

Cultivar una actitud orientada al crecimiento para el desarrollo de la IA

Los esfuerzos de las instituciones en pos del avance de la inteligencia artificial parecen estar motivados principalmente por el establecimiento de una mentalidad de crecimiento. Con trabajo y dedicación, el conocimiento y las habilidades pueden mejorar, a diferencia de la mentalidad fija que sostiene que el conocimiento y las habilidades son inmutables y fijos.

Basado en la investigación de la psicóloga Carol Dweck, de Stanford, este método de pensamiento destaca la importancia de aceptar el esfuerzo y considerar los desafíos como oportunidades de crecimiento personal. Establecer una cultura que valore el aprendizaje continuo y la adaptación es una forma en que las organizaciones pueden ayudar a los sistemas de IA a tener éxito en circunstancias cambiantes.

Las empresas están empezando a comprender cada vez más el poder revolucionario de la implementación temprana y las pruebas en situaciones reales de la IA. Los sistemas de IA se benefician de la exposición a diversas fuentes de datos y entornos reales, de forma similar a como los niños aprenden mediante la experiencia práctica. Las empresas deberían utilizar la IA en aplicaciones prácticas en lugar de mantener la privacidad de los datos. Esto proporcionará retroalimentación valiosa y mejorará los algoritmos con datos actualizados. El aprendizaje es iterativo e implica tanto aciertos como errores. Esto es similar a cómo los sistemas de IA se desarrollan y adquieren mayor capacidad con el tiempo.

Un buen ejemplo es Tesla. Mientras una persona conduce el vehículo, Tesla actualiza su software de conducción autónoma en segundo plano. El programa compara sus decisiones —como la inclinación del volante— con las del conductor. Se examina cualquier desviación notable o decisión inusual y, si es necesario, se reentrena la IA.

Para proteger a los consumidores y preservar la reputación, los protocolos de seguridad también son fundamentales para el desarrollo de la IA. Antes de implementarse en el mundo real, los sistemas de IA a gran escala pueden evaluarse exhaustivamente y de forma segura en entornos de simulación, como prácticas reales.

Adopción de un enfoque basado en la tecnología para el desarrollo de la IA

En lugar de aprender a caminar con una película instructiva, los niños aprenden a ponerse de pie y a dar sus primeros pasos. También aprenden lecciones importantes de cada dolorosa caída y, con el tiempo, surge la magia. Con la IA, se aplica el mismo razonamiento. 

Muchas empresas, como IBM, creen que para mejorar los algoritmos antes de implementarlos, es necesario recopilar grandes cantidades de datos. Esto es una decisión absurda. Utilizar la IA en el mundo real, en lugar de aislarla en entornos controlados, contribuye a la producción de datos adicionales que luego se utilizan para fundamentar futuros desarrollos.

Si bien la implementación temprana conlleva un mayor riesgo inherente, también inicia un ciclo de retroalimentación continuo que permite agregar nuevos datos al algoritmo. Además, es fundamental que los datos provengan tanto de escenarios comunes como de escenarios inusuales o desafiantes que, al combinarse, permitan un desarrollo exhaustivo de la IA.

Como se mencionó anteriormente, al desarrollar una mentalidad orientada al crecimiento y dar un paso más, las empresas pueden crear un entorno de simulación que facilite ciclos de desarrollo más rápidos y produzca datos sintéticos. Para crear nuevos datos de entrenamiento de inteligencia artificial, por ejemplo, Tesla utiliza datos de su flota de vehículos para alimentar un simulador que imita escenarios de tráfico complejos. 

Las organizaciones que adoptan las técnicas de aprendizaje continuo mencionadas anteriormente y tienen una mentalidad de crecimiento tienen mayor probabilidad de desarrollar soluciones de IA adecuadas para un mundo en constante cambio. Las organizaciones pueden mantener la agilidad, la seguridad y la relevancia de sus bienes y servicios proporcionando algoritmos con un flujo continuo de datos y retroalimentación.