¿Qué es la inteligencia artificial asistida?

La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una fuerza transformadora en diversos campos, y la reproducción asistida no es la excepción, ofreciendo soluciones innovadoras para parejas que buscan concebir. Las aplicaciones de la IA en este campo son numerosas y abarcan todo el proceso, desde la estimulación ovárica hasta la selección embrionaria. La IA contribuye al diseño de protocolos de estimulación ovárica más eficaces y eficientes, optimizando la dosis y el momento de administración de los fármacos, agilizando el proceso de FIV y, en última instancia, conduciendo a una mayor estandarización y a mejores resultados clínicos. La inteligencia artificial puede evaluar características morfológicas y patrones de división celular, identificando los embriones con mayor probabilidad de implantación, así como detectar posibles anomalías genéticas. Los algoritmos de inteligencia artificial pueden predecir con precisión los resultados de los tratamientos de fertilidad. Estos modelos predictivos se basan en datos demográficos, históricos médicos y variables específicas del paciente, brindando a las parejas información valiosa sobre las probabilidades de éxito antes de iniciar un procedimiento.

La inteligencia artificial asistida es una disciplina que se enfoca en el desarrollo de software y de soluciones tecnológicas y emplea técnicas de inteligencia artificial –esencialmente deep learning y machine learning-. Para cumplir este propósito se enfoca en el desarrollo de software y de soluciones tecnológicas. El propósito es que los pacientes puedan usar los dispositivos por ejemplo para mover una silla de ruedas hacia la dirección deseada, manejar un cursor sobre una pantalla o utilizar un procesador de textos, por ejemplo. En definitiva, se trata de generar soluciones tecnológicas innovadoras que permiten mejorar la calidad de vida de estos pacientes. Recordemos que el machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial que permite que los sistemas aprendan por sí mismos –esto es, que puedan identificar patrones complejos dentro en un enorme flujo de datos, y que lo hagan sin intervención humana-. Adicionalmente, Gartner también espera que para 2023 la inteligencia artificial (IA) y las técnicas de deep learning sean los enfoques más comunes para las nuevas aplicaciones de la ciencia de datos.

Ya hace algunos meses que me toca hablar con diferentes audiencias acerca de lo que en IBM dieron en llamar Watson. Este concepto de inteligencia artificial está muy relacionado con “la máquina que piensa” y por ende, si la “máquina piensa”; es lógico que exista un temor de que pueda en un futuro reemplazar o dominar al hombre. Sin embargo hoy, no es lo que se espera de Watson. Watson está construido para replicar el mismo proceso de aprendizaje que tenemos nosotros a través del poder cognitivo de nuestro cerebro; ese marco común que los seres humanos utilizamos para tomar decisiones: Observar, interpretar, evaluar y decidir. Nuestras máquinas deben ser nada más que herramientas para ampliar los poderes de los seres humanos que las utilizan. Es por eso que creo que Watson esta destinado a complementar la actividad humana, en vez de dominarla. A ayudar al hombre en sus decisiones, a interpretar nuevos patrones, nuevas interacciones, nuevas preguntas. Watson es Inteligencia Asistida, expande y extiende la inteligencia del hombre.Y no al revés.

La llegada de la Inteligencia Artificial (IA) o la inteligencia humana asistida (IHA), estos desafíos pueden mitigarse, transformarse y superarse sustancialmente mejor. En términos de client experience, esto es fundamental. La HAI/AI tiene un alto potencial predictivo. La IA proporciona un enfoque predictivo, un mejor apoyo a la toma de decisiones, con datos e información oportunos y precisos, reduciendo así la incertidumbre, gestionando mejor la imprevisibilidad típica en la gestión de proyectos y apoyando un enfoque holístico de los procesos. La introducción de la IA en nuestra vida cotidiana promueve mejoras sustanciales en la productividad y la promoción de la eficiencia. En términos de gestión de proyectos, esto puede significar una mejor gestión, una mejor supervisión y la capacidad de llevar a cabo mejores proyectos o el mismo número de proyectos en menos tiempo. AI/IHA es un aliado muy útil para el liderazgo de proyectos. La gestión de proyectos es muy propensa a interpretaciones erróneas cuando no se practica la escucha activa. Con la IA, la imprevisibilidad puede volverse más manejable. La mitigación de riesgos ha sido una de las tareas más importantes en la gestión de proyectos. La contribución de la IA a la construcción de una matriz de riesgos de proyecto adecuada y su capacidad predictiva puede ser decisiva, ya sea por una mejor identificación de patrones, por la automatización de los sistemas de control o por las alarmas que se pueden establecer. La colaboración real y el uso de asistentes de trabajo de IA refuerzan los niveles de integración de la comunicación, el trabajo compartido, mejorando sustancialmente los índices de productividad.

Se podrían dividir en cuatro grandes bloques: inteligencia asistida, aumentada, automatizada y autónoma. La IA no es solo una tecnología universal, sino un término paraguas que incluye múltiples tecnologías como aprendizaje máquina, aprendizaje profundo, visión computarizada y procesamiento de lenguaje natural, individualmente o en combinación, añadiendo en todos los casos inteligencia a las aplicaciones. Hay diferentes niveles y tipos de IA, algunos más maduros que otros, ofreciendo un amplio rango de efectos: desde sistemas locales para asistir a usuarios finales hasta sistemas globales que toman decisiones y actúan sin intervención humana directa.

La inteligencia asistida, con la que los enfoques basados en la máquina apoyan un flujo de trabajo que sigue siendo ejecutado por humanos. El individuo sigue siendo responsable de aplicar su amplia experiencia e inteligencia humana al proceso, pero con una cantidad de material mucho menor. El aprendizaje automático y el análisis asistido son algunas de las herramientas que utiliza en la actualidad la llamada ‘inteligencia asistida’. Las herramientas de IA más útiles de la actualidad se acercan más a lo que se denomina «inteligencia asistida» (I.A.) que a la verdadera inteligencia artificial. El aprendizaje automático (y profundo), el análisis estadístico y el procesamiento del lenguaje natural son herramientas de la inteligencia asistida. Con estas herramientas, los sistemas de inteligencia asistida pueden identificar temas y conceptos clave sin necesidad de que una persona lea cantidades masivas de contenido no estructurado.

La inteligencia asistida se centra en ayudar a las personas a hacer su trabajo mejor y más rápido. Son herramientas que facilitan la vida, pero que no toman decisiones por sí solas. Piensa en un corrector ortográfico: te avisa de los errores, pero tú decides si los corriges o no. Eso es inteligencia asistida, no inteligencia artificial. La idea de una IA totalmente independiente, una verdadera inteligencia artificial que pueda pensar por sí misma, todavía está lejos. La inteligencia asistida se utiliza para mejorar, facilitar la vida y ganar más dinero en casi todos los sectores, incluso algunos muy especializados y críticos como la abogacía o las finanzas. Cerca del 75% de los trabajadores ya usan herramientas de IA, pero quizás sería más correcto llamarla "inteligencia asistida" en lugar de "inteligencia artificial".