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Impactos de la IA

Buenas tardes (en el momento en Colombia).

Dando mi opinión referente a la IA, desde mi punto de vista es una herramienta que no tiene techo, este se lo pone cada quién desde el que no la conoce o usa, hasta el que la programa y la lleva años luz de los que apenas la conocemos.

Es una herramienta que te da multiples opciones de investigar, analizar, extraer, e incluso enseñar, aunque es inteligencia (no humana) pero que la asemeja mucho e incluso puede sobrepasarla, mas aún, está no se debe dejar a la deriva cuando estamos trabajando con su apoyo, aunque la herramienta nos arroje grandes resultados, siempre deberá estar presente el criterio humano para autorizar que se hace y que no, que realmente de lo que nos arroja, es útil para lo que se requiere y que se obvia, es decir, el humano realiza la tarea de supervisar los resultados.

Ua frase "La IA no me reemplaza, me va dejando a trás si no la entiendo"

Teniedo en cuienta las fronteras de la IA, también debemos tener presente que esta en algún momento alusina o se extralimita, ahí es donde el factor humano es importante para corregir o limitar a la herramienta.

Aprovecho para compartir la práctica de la clase "Fundamentos e impacto de la IA"
https://1drv.ms/w/c/73e6c3ae11e5094b/IQCRRxBpG_RIRLV5cJzhg-QyAQqMsomgte4pKAKsQC8t1mM?e=weFOiy

Calurosos saludos para todos desde Medellín - Colombia.

2 respuestas

¡Hola, Estiwar! ¿Cómo estás?

Muchas gracias por compartir tu reflexión y tu práctica. La frase “La IA no me reemplaza, me va dejando atrás si no la entiendo” resume muy bien la importancia de aprender a usar estas herramientas con criterio, y coincidimos en que la supervisión humana es indispensable, sobre todo cuando la IA alucina o sale de su frontera.

Lo que destacamos en tu práctica

La sección de productividad y calidad está muy bien documentada: las cifras dentro de la frontera, el efecto nivelador (43% frente a 17%) y el aumento del error fuera de la frontera son justamente los hallazgos clave del estudio.
El panorama de aplicaciones organizado por categorías facilita mucho entender para qué sirve cada herramienta.

Algunos puntos para ajustar

IA tradicional vs. IA generativa. La diferencia principal no está en cuál es más precisa, sino en lo que hace cada una. La IA tradicional clasifica o predice a partir de datos (por ejemplo, decidir si un correo es spam o no) y puede ser muy precisa en tareas específicas. La IA generativa crea contenido nuevo (por ejemplo, leer cientos de comentarios de clientes y redactar un resumen con los temas principales). Agregar ejemplos de clasificación como estos completaría lo que pide la consigna.
Familias de análisis. La pregunta “¿por qué está sucediendo?” corresponde al análisis diagnóstico, no al descriptivo, que responde solo “¿qué está sucediendo?”. En el predictivo, la idea central es usar datos históricos para anticipar lo que puede pasar, por ejemplo, el riesgo de que un cliente cancele un servicio. También te sugerimos ordenarlas así: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo, porque cada una se apoya en la anterior.

¡Vas por muy buen camino! Con estos ajustes, tu práctica quedará todavía más completa.

¡Un saludo hasta Medellín y buenos estudios!

¡Hola Lorena! muy bien, gracias por preguntar.

Aprovecho para agradecerte por tomarte el tiempo y revisar lo montado como evidencia, y de paso darte las gracias por resaltar (corregir) los puntos sobre los cuales debo profundizar.

Saludos desde Medellín - Colombia